Ｒで楽しむベイズ統計入門 しくみから理解するベイズ推定の基礎
発売日：2018年1月
- ISBN
- 978-4-7741-9503-2
- 著者情報
- 奥村 晴彦（オクムラ ハルヒコ）
１９５１年生まれ。三重大学名誉教授・教育学部特任教授。著書・訳書多数
牧山 幸史（マキヤマ コウジ）
バイオインフォマティクス企業における統計解析業務、ＥＣサイトのデータアナリストを経て、ヤフー株式会社データサイエンティスト、ＳＢイノベンチャー株式会社ＡＩエンジニア、株式会社ホクソエム代表取締役社長を兼務
瓜生 真也（ウリュウ シンヤ）
１９８９年生まれ。神奈川県出身。２０１６年横浜国立大学大学院博士課程後期中退。企業でデータエンジニアとしての経験を積み、国立環境研究所に勤務。位置情報付きデータの空間解析やウェブデータの処理を専門とする。ウェブ上でのブログ等でＲに関する話題提供を行う他、各種の勉強会やイベント等で発表、講師を務める
石田 基広（イシダ モトヒロ）
徳島大学大学院教授。専門はテキストマイニング、授業ではデータ分析やプログラミングを担当。著書も多数
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商品説明
ベイズ統計が注目されています。ＭＣＭＣという柔軟なアルゴリズムによって、あまり考えなくてもいろいろな問題が簡単に解けてしまうように宣伝されていることが一因かもしれません。しかし、その計算の背後にある原理は忘れ去られがちです。また、簡単な問題なら、誤差の大きいＭＣＭＣを使わなくても、Ｒの一般的な関数だけで計算できます。そのような簡単な問題を簡単なＲの命令を使っていくつも解きながら、ベイズ統計の考え方の基本と、従来の方法との結果の違いを、詳しく解説しています。最後の章でＭＣＭＣを扱いますが、ここでもブラックボックスとしてではなくＲの簡単なコードで実際に計算して仕組みを理解できるようにしています。
目次
第１章 ベイズの定理と確率
第２章 選挙の予測（２項分布）
第３章 事前分布の再検討
第４章 個数の推定（ポアソン分布）
第５章 連続量の推定（正規分布）
第６章 階層モデル
第７章 ＭＣＭＣ
エピローグ
付録Ａ Ｒの利用方法
付録Ｂ 確率分布に関する関数
商品詳細
- シリーズ名
- Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｌｉｂｒａｒｙ
- 出版社名
- 技術評論社
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
- 本の帯に関して
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