ここでは本書で用いたRやStanのソースコードのリストを記します。
RコードはRStudio上で動かすことを想定しています。
必要なパッケージがインストールされていない場合は，インストールして使用してください。例えば’tidyverse’を使用する必要があるときは， > install.packages('tidyverse') とRStudioのコマンドライン上で打てばインストールすることができます。 このtidyverseは，ほとんどのコードでグラフの作成などに使用するものなので， 上のコマンドでインストールしておいてください。また， gridExtraも図を並べる際によく使います。
第2章のファイルはディレクトリ (フォルダ) “chapter2”に入っている，というように，本書の章ごとにディレクトリが分かれています。
同ディレクトリにある他のファイルを読み込むこともあるので，基本的にはそのディレクトリ構成のまま，作業ディレクトリをそのファイルのあるディレクトリにして動かしてください。現在開いているファイルのあるディレクトリを作業ディレクトリにするには，RStudioのメニューのSession -> Set Working Directory -> To Source File Locationを選択します。
特に第2章と第4章では，どのコードもできるだけ一つのファイルに収めるようにしました。 本来はシミュレーションによるデータの生成と，パラメータ推定，結果の描画などは分けた方がよいと思うのですが，初学者にとっては多少冗長であっても一つのファイルにまとまっている方がとりかかりやすいと考えたからです。そのため，プログラミングでは本来望ましくないとされるコピー&ペーストをしている箇所も多くあります。ご了承ください。
4章以降のコードについては，MCMC法を用いる場合は，RStanのインストールが必要になります。RStanのインストール方法は例えばこちらを参考にしてください。
第5章からは，データの生成するコードを独立させ，生成したデータはdata.frameとして，csvファイルにに格納します。 また，最尤推定とMAP推定のための最適化にはoptimの替わりに，より性能のよいRsolnpパッケージのsolnpを用います。
必要に応じて以下の作業を行ってください。
作業ディレクトリに’data’というデータ格納用ディレクトリを作る。
作業ディレクトリに’results’というデータ格納用ディレクトリを作る。
> install.packages('Rsolnp') でRsolnpパッケージをインストールする。
ファイル名やコメントの書き方が統一されておらず申し訳ありません。
現在の集団データの表現形式は参加者ごとに試行数が変わる状況に対応していません。その状況への対応については今後追記していきたいと考えています。
※1 田中友喜様 (株式会社マイクロアド) にご指摘いただきました。ありがとうございます。