データ駆動型回帰分析　計量経済学と機械学習の融合

奥深い回帰分析の世界へ。分析者の恣意性を極力排除したデータ駆動的（ｄａｔａ‐ｄｒｉｖｅｎ）な回帰分析の可能性を探る。

回帰モデルを用いたデータ分析は基本的で有用である反面、回帰変数の選択が恣意的になったり、回帰式の設定が不適切になったりするなどの問題も抱えている。本書は、これらの問題に対して、統計学者や計量経済学者がどのような解決策を考えてきたのか、分野の発展の歴史をたどりながら解説する。特に近年、機械学習の手法を取り入れることで従来の統計学では扱えなかった問題に対処できることも多くなった。分析者の恣意性を極力排除したデータ駆動型の回帰分析の可能性を、理論的な側面から考える。

※お届け日が変更になりました
4月19日→4月24日

目次

第１章　回帰分析の課題
第２章　変数選択
第３章　ノンパラメトリック回帰
第４章　セミパラメトリック回帰
第５章　回帰木とアンサンブル学習
第６章　正則化法
第７章　変数選択後の統計的推測

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