Ｒと事例で学ぶベイジアンネットワーク
- ページ数
- ２８５ｐ
- ISBN
- 978-4-320-11465-4
- 著者情報
- 金 明哲（キン メイテツ）
１９５４年中国・東北生まれ。１９９５年〜１９９７年札幌学院大学社会情報学部助教授。１９９８年〜２００４年札幌学院大学社会情報学部教授。２００５年〜同志社大学文化情報学部教授。統計科学、データサイエンス、計量文献学の研究に従事
財津 亘（ザイツ ワタル）
１９７８年神奈川県生まれ。２００３年立命館大学大学院文学研究科心理学専攻博士課程前期課程修了。２００４年〜２０２０年富山県警察本部刑事部科学捜査研究所研究官。２０２０年４月〜目白大学心理学部心理カウンセリング学科准教授。犯罪者プロファイリングなど捜査心理学や犯罪心理学の研究に従事
セブン-イレブン受取り(送料無料)
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
宅配（送料¥550税込）
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
交通状況・天候の影響や注文が集中した場合等、お届けにお時間をいただく場合がございます。
商品説明
ベイジアンネットワークは近年 、生物学、経済学、社会科学、医療情報学など様々な分野に渡って応用されるようになってきている。
本書では、シンプルかつ重要な事例とともに、統計解析ソフトウェア Rを用いた分析をみていくことで、様々な現場における実践を目的としたベイジアンネットワークを読者に紹介する。また、様々な学問分野で一般的なツールとなっているR言語を本書でも用いた。ベイジアンネットワークの様々な機能を実装したパッケージのおかげで、読者は標準的なアプローチを一から実装することなく、本書を読み進めることができよう。
目次
1 離散型データ事例：多項ベイジアンネットワーク
1.1 事例紹介：交通手段に関する調査
1.2 グラフィカル表現
1.3 確率的表現
1.4 パラメータの推定：条件付き確率表
1.5 DAG 構造の学習：検定とスコア
1.5.1 条件付き独立性検定
1.5.2 ネットワークスコア
1.6 離散型データでベイジアンネットワークを使ってみよう
1.6.1 DAG 構造を使って
1.6.2 条件付き確率表を使って
1.7 ベイジアンネットワークの図示
1.7.1 DAGs の図示
1.7.2 条件付き確率分布の図示
1.8 参考文献
2 連続型データ事例：ガウシアン・ベイジアンネットワーク
2.1 事例紹介：作物の収穫量に関する分析
2.2 グラフィカル表現
2.3 確率的表現
2.4 パラメータの推定：相関係数
2.5 DAG 構造の学習：検定とスコア
2.5.1 条件付き独立性検定
2.5.2 ネットワークスコア
2.6 ガウシアン・ベイジアンネットワークを使ってみよう
2.6.1 厳密推論
2.6.2 近似推論
2.7 ガウシアン・ベイジアンネットワークの図示
2.7.1 DAGs の図示
2.7.2 条件付き確率分布の図示
2.8 補足説明
2.9 参考文献
3 混合（離散・連続型）事例：条件付きガウシアン・ベイジアンネットワーク
3.1 事例紹介：健康管理にかかるコスト
3.2 グラフィカルおよび確率的表現
3.3 パラメータの推定：混合回帰
3.4 DAG 構造の学習：検定とスコア
3.5 条件付きガウシアン・ベイジアンネットワークを使ってみよう
3.6 参考文献
4 時系列データ：ダイナミック・ベイジアンネットワーク
4.1 事例紹介：ドモティクス
4.2 グラフィカル表現
4.3 確率的表現
4.4 ダイナミック・ベイジアンネットワークの学習
4.5 ダイナミック・ベイジアンネットワークを使ってみよう
4.6 ダイナミ ほか
商品詳細
- 出版社名
- 共立出版
- サイズ
- ２４ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ 原著第２版の翻訳
注意事項
- 本の帯に関して
- 帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。 - 版・表紙について
- 版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
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されている場合でも、無くなり次第終了となります。
