StatModeling Memorandum[B!]新着記事・評価 - はてなブックマーク (original) (raw)

前の記事のモデルを若干拡張して、勝敗データから将棋のプロ棋士の強さ（skill）を推定しました。 まず勝敗データとレーティングの値ですが、こちらのサイトを参考にさせていただきました。このようなデータを日々更新していくのには多大な努力と忍耐がないとできません。素晴らしいサイトです。 モデルのBUGSコードは以下のようになりました。 model{ for (i in 1:N.member) { skill[i, 1] <- skill.0[i] for (t in 2:N.year){ skill[i, t] <- skill[i, t-1] + beta[i] + r.skill[i, t-1] } } for (g in 1:N.game) { winner.p[g] ~ dnorm(skill[Winner[g], Year[g]], tau.k[Winner[g]]) loser.p[