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  • RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門
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RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門

  • シリーズ名
    実践Data Scienceシリーズ
  • ページ数
    351p
  • ISBN
    978-4-06-516536-2
  • 発売日
    2019年07月

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商品の説明

  • 「統計モデリングの世界」へのファーストブック。基礎から学べる超入門。チュートリアル形式だから、すぐに実践できる!統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート!brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方も、しっかり身につく!
目次
第1部 理論編 ベイズ統計モデリングの基本(はじめよう!ベイズ統計モデリング
統計学の基本 ほか)
第2部 基礎編 RとStanによるデータ分析(Rの基本
データの要約 ほか)
第3部 実践編 一般化線形モデル(一般化線形モデルの基本
単回帰モデル ほか)
第4部 応用編 一般化線形混合モデル(階層ベイズモデルと一般化線形混合モデルの基本
ランダム切片モデル ほか)
第5部 応用編 状態空間モデル(時系列分析と状態空間モデルの基本
ローカルレベルモデル ほか)

商品詳細情報

フォーマット 単行本
サイズ 24cm
対象年齢 一般
発売日について 商品によっては、セブンネットショッピングの倉庫に搬入される日を発売予定日と表記させていただく場合がございますので、
出版社やメーカーが公表している発売日とは異なる場合がございます。
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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商品のおすすめ

「基本をより実践的に!」学べる新シリーズの第一弾は、「統計モデリングの世界」へのファーストブック。基礎から学べる超入門!
・チュートリアル形式だから、すぐに実践できる!
・統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート!
・brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方も、しっかり身につく!
・一般化線形モデル(GLM)→一般化線形混合モデル(GLMM)→動的線形モデル(DLM)→動的一般化線形モデル(DGLM)を体系的に学べる!
【本書のサポートページ】
https://logics-of-blue.com/r-stan-bayesian-model-intro-book-support/

【実践Data Scienceシリーズ】
 「基本をより実践的に!」を合言葉に、データサイエンスで用いられる各種手法の基本を、プログラミングの実装とともに解説していきます。はじめて学ぶ大学生、大学院生、ソフトウェアエンジニアに向けた注目の新シリーズです。

【主な内容】
1部 【理論編】ベイズ統計モデリングの基本
1 はじめよう! ベイズ統計モデリング
2 統計学の基本
3 確率の基本
4 確率分布の基本
5 統計モデルの基本
6 ベイズ推論の基本
7 MCMCの基本

2部 【基礎編】RとStanによるデータ分析
1 Rの基本
2 データの要約
3 ggplot2によるデータの可視化
4 Stanの基本
5 MCMCの結果の評価
6 Stanコーディングの詳細

3部 【実践編】一般化線形モデル
1 一般化線形モデルの基本
2 単回帰モデル
3 モデルを用いた予測
4 デザイン行列を用いた一般化線形モデルの推定
5 brmsの使い方
6 ダミー変数と分散分析モデル
7 正規線形モデル
8 ポアソン回帰モデル
9 ロジスティック回帰モデル
10 交互作用

4部 【応用編】一般化線形混合モデル
1 階層ベイズモデルと一般化線形混合モデルの基本
2 ランダム切片モデル
3 ランダム係数モデル

5部 【応用編】状態空間モデル
1 時系列分析と状態空間モデルの基本
2 ローカルレベルモデル
3 状態空間モデルによる予測と補間
4 時変係数モデル
5 トレンドの構造
6 周期性のモデル化
7 自己回帰モデルとその周辺
8 動的一般化線形モデル:二項分布を仮定した例
9 動的一般化線形モデル:ポアソン分布を仮定した例(「近刊情報」より)

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