（前回記事はこちらから） ベイジアンの知識もいい加減な僕がこんなシリーズ記事を書くとかほとんどギャグの領域なんですが（汗）*1、2回目の今回の記事ではそもそもMCMCって何だったっけ？ってところから始めようと思います。 今回参考にするのは、主に久保先生の緑本です。そもそもGLM～GLMM～階層ベイズ＋空間統計学について生態学研究をモチーフに分かりやすく書かれた本ですが、後半はMCMCの話題で統一されています。 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学) 作者: 久保拓弥出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/05/19メディア: 単行本購入: 16人 クリック: 163回この商品を含むブログ (18件) を見る MCMCまわりでは他にも非常に多くの良書がありますが、「初心者向けにも分かりやすくて」「段階を追って」「なぜ
漸化式と特性方程式に関する考察 疑問 なぜ、特性方程式で、漸化式が解けるのか？ ＜隣接２項漸化式＞ 特性方程式 漸化式 ａn+1＝ｂａn＋ｃ に対して、ｘ＝ｂｘ＋ｃ を特性方程式という。 解説 もとの漸化式が ａn+1－α＝ｂ（ａn－α） の形になれば、ａn－α が等比数列になるので、まず、この形にすることを 目指す。上式のカッコをはずして、 ａn+1＝ｂａn－ｂα＋α 係数を比較して、 ｃ＝－ｂα＋α α＝ｂα＋ｃ となり、αは方程式 ｘ＝ｂｘ＋ｃ の解となる。 つまり、特性方程式の解を、もとの漸化式の両辺から引くと、等比数列を 導ける。 ＜隣接３項漸化式＞ 特性方程式 漸化式 ａn+2＝ｂａn+1＋ｃａn に対して、ｘ2＝ｂｘ＋ｃ を特性方程式という。 解説 もとの漸化式を ａn+2－αａn+1＝β（ａn+1－αａn） の形にすることを考えます。カッコをはずして、 ａn+2＝（α＋β）
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