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  • ベイズ統計モデリング R,JAGS,Stanによるチュートリアル

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ベイズ統計モデリング R,JAGS,Stanによるチュートリアル

  • ページ数
    771p
  • ISBN
    978-4-320-11316-9
  • 発売日
    2017年07月

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商品の説明

  • 近年,国内でも盛んになってきているベイズアプローチを用いた分析の入門書。
    ベイズアプローチによる分析は,これまで帰無仮説有意性検定が中心であった領域においても,徐々に利用されつつある。またビジネスの現場においてもデータによる意思決定を行うためにベイズアプローチを採用する事例を耳にする。本書は,そのようなベイズアプローチを用いた分析の入門書である「Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition: A Tutorial with R, JAGS, and Stan」の翻訳書である。
    本書は三部構成からなる。第I部では,基本としてベイズ推論やモデル・確率の基礎的な考え方と,以降実際に利用するRプログラミングについて解説する。第II部では,2値データを用いて,近年におけるベイジアンデータ分析の重要な要素を説明する。特に,マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)や階層モデルなどについて,直観的に理解できるよう詳細に説明する。また帰無仮説有意性検定との対比においても,明確にその課題を指摘した上でベイズアプローチのメリットを説明している。そして第III部では,一般化線形モデルをスタートに,実際のデータにベイズアプローチを適用する実践編である。
    また,このように分析した結果について,論文などで報告するときについても言及しており,理論と実践のどちらかに偏ることなく,この一冊で導入から実践,報告まで網羅している。そして,より高度な分析へとステップアップしていく際にも,本書を通読していればスムーズに理解できるだろう。
目次
本書はどのような本か(はじめに読むこと!)
第1部 モデル、確率、ベイズの公式、そしてR(導入:確信度、モデル、パラメータ
R言語
確率と呼ばれるものはいかなるものか? ほか)
第2部 2値の確率を推定する基礎のすべて(正確な数学的分析による二項確率の推論
マルコフ連鎖モンテカルロ法
JAGS ほか)
第3部 一般化線形モデル(一般化線形モデルの概略
1つもしくは2つの群における量的変数を予測する
1つの量的変数で量的変数を予測する ほか)

商品詳細情報

サイズ 27cm
原題 原タイトル:Doing Bayesian Data Analysis 原著第2版の翻訳
初版の取り扱いについて 初版・重版・刷りの出荷は指定ができません。
また、初版にのみにお付けしている特典(初回特典、初回仕様特典)がある商品は、
商品ページに特典の表記が掲載されている場合でも無くなり次第、終了となりますのでご了承ください。

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