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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
第1章 本書はどのような本か(はじめに読むこと!)


第I部 モデル,確率,ベイズの公式,そしてR

第2章 導入:確信度,モデル,パラメータ
第3章 R言語
第4章 確率と呼ばれるものはいかなるものか?
第5章 ベイズの公式


第II部 2値の確率を推定する基礎のすべて

第6章 正確な数学的分析による二項確率の推論
第7章 マルコフ連鎖モンテカルロ法
第8章 JAGS
第9章 階層モデル
第10章 モデル比較と階層モデリング
第11章 帰無仮説有意性検定
第12章 点の(「帰無」)仮説検定に対するベイジアン・アプローチ
第13章 目標,検定力,そしてサンプルサイズ
第14章 Stan


第III部 一般化線形モデル

第15章 一般化線形モデルの概略
第16章 1つもしくは2つの群における量的変数を予測する
第17章 1つの量的変数で量的変数を予測する
第18章 複数の量的変数で量的変数を予測する
第19章 1つの名義変数で量的変数を予測する
第20章 複数の名義変数で量的変数を予測する
第21章 2値の被予測変数
第22章 名義的な被予測変数
第23章 被予測変数が順序スケールの場合
第24章 被予測変数がカウント変数の場合
第25章 トランクの中の道具たち


参考文献
訳者あとがき
索引

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

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