Articles • BayesRTMB

Start here for installation, wrapper functions, GLMMs, internals, and writing custom model code.

Introduction to BayesRTMB: Introduces the ideas behind BayesRTMB, how to write models, and the overall inference workflow.
BayesRTMB Quick Start: A short introduction to the minimal BayesRTMB workflow, MCMC checks, wrapper functions, visualization, and t tests.
Wrapper Functions: A guide on how to use the convenient wrapper functions available in BayesRTMB (e.g., rtmb_lm, rtmb_glmer, rtmb_ttest).
Hierarchical Models and GLMMs with rtmb_glmer(): A practical guide to fitting hierarchical models, GLMMs, residual correlation models, ordinal models, visualization, priors, and classical ANOVA-style workflows with rtmb_glmer().
Writing Model Codes: A guide on how to write model codes in BayesRTMB.
RTMB Internals and Inference Algorithms: Explains how BayesRTMB turns rtmb_code() into RTMB automatic differentiation objects and routes models to MCMC, MAP, variational inference, and classical estimation.

BayesRTMB の概要、クイックスタート、ラッパー関数、階層モデル、モデルコードの書き方をまとめた記事です。

BayesRTMB の概要: BayesRTMB の考え方、モデルの作り方、推定方法の全体像を紹介します。
BayesRTMB クイックスタート: BayesRTMB の最小ワークフロー、MCMC の確認、ラッパー関数、可視化、t 検定の入口を短く紹介します。
ラッパー関数の使い方: BayesRTMB のラッパー関数で、MCMC、MAP推定、変分推論、頻度主義的分析を手早く実行する方法を紹介します。
モデルの書き方: BayesRTMBでrtmb_code()を使ってモデルを書くための基本文法と実例を解説します。
rtmb_glmer() で階層モデル・GLMM・分散分析を書く: lme4 風の式から階層モデル、一般化線形混合モデル、順序モデル、残差構造つきモデルを作り、MCMC、MAP、VB、classic を使い分ける方法を説明します。
BayesRTMB の内部構造: rtmb_code() が RTMB の自動微分オブジェクトに変換され、MCMC、MAP 推定、変分推論、古典的推定へ渡される流れを解説します。