ベイズ統計モデリング　Ｒ，ＪＡＧＳ，Ｓｔａｎによるチュートリアル

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）

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