2024年度 秋冬学期「経済学特論（ベイズ統計）」 (経済学研究科)，「特殊講義（ベイズ統計）」 (国際公共政策研究科)

ベイズ推定を行うためには，自分でプログラムを組む必要があります。
C言語，または，Fortran 77を使って，プログラミングの手法を講義します。
時には，実習形式で授業を進めていきます。

● 講義ノート

1. 2024/10/01
2. 2024/10/08
3. 2024/10/15
4. 2024/10/22
   
5. 2024/10/29 (<--- 10/22 と共通 ) (一様乱数 U(0,1) のソースコード urnd.c)
   (*) P.83 の数値積分の方法を修正
   2021/11/4 (休み) ---> 大学祭片付け
6. 2024/11/12
   
   ● 正規分布の面積：
   
   • 数値積分 ---> ex3.c
   • モンテカルロ積分 ---> ex4.c
     ● 計算時間の計測方法：
     
   • 例として，n³個の標準正規乱数から1〜4次モーメントの計算 ---> urnd2.c
     E(X)=0，E(X^2)=1，E(X^3)=0，E(X^4)=3 となるか？
     ● 行列計算：
     
   • 例として，逆行列の計算 ---> ex5.c
7. 2024/11/19
   ● 行列×ベクトル： ---> ex6.c
   ● 最小二乗法：
   データ data.txt を用いて，最小二乗法 ---> ex7.c
8. 2024/11/26 <--- 12/04 修正
   ● if文の例： ---> ex8.c
   ● 棄却法を使ってベータ乱数の生成： ---> ex9.c
   
9. 2024/12/03
   ● 重点的リサンプリング法を使ってベータ乱数の生成： ---> ex10.c
   
10. 2024/12/10 <--- 12/17 修正
    ● Metropolis-Hastinfgs Algorithmを使ってベータ乱数の生成： ---> ex11.c
    ● 並べ替えプログラム（直感的，しかし，非効率）： ---> sort.c
    
11. 2024/12/17
    ● 並べ替えプログラム（クイック・ソート，高速）： ---> sort2.c
    ● Gibbsサンプラーを使って2変量正規分布の乱数生成： ---> ex12.c
    ● 同じ例で，クイック・ソートの並べ替えプログラムを使って，パーセント点も表示： ---> ex12-2.c
    
12. 2024/12/24
    2024/12/31 ---> 休み
13. 2025/01/07 <--- 論文紹介（Stochastic Volatilityモデルにベイズを応用，株価とその変動）
14. 2025/01/14 <--- 状態空間モデルの解説
15. 2025/01/21

• 締め切り： 2025年1月21日（火）　1時間目授業終了（AM10:20）まで
• 提出方法： 授業中に提出するか，研究室（本館347）まで持って来るかのどちらか
• 内容： 棄却法，重点的リサンプリング法，Metropolis-Hastingsアルゴリズムを用いて，乱数生成プログラムを作成すること。
  乱数が正しく生成をされているかどうかを確認するために，必ず結果を出力すること。
  f(x)，f_*(x) は各自設定してよいが，どの分布を選んだかは明記すること（ex9.c〜ex11.cを参考に）。
  ただし，授業で行ったベータ分布と一様分布の組み合わせは避けること（どちらかは別の分布を考えるか，または，両方とも別の分布にするか）。
  ---> ダウンロード
  

• 授業では，正規分布，一様分布の乱数生成プログラムを紹介したので，f_*(x) には正規分布か一様分布にするのが簡単かも。
  f(x) は統計学の教科書を参考に連続型確率変数の分布を選ぶとよいかも。

• 提出者リスト (2025年1月22日 10:10AM 追加)
  提出したにもかかわらず，チェックがない場合は，すぐに連絡して下さい。