ベイズデータ解析
Ａｎｄｒｅｗ Ｇｅｌｍａｎ／〔ほか〕著 菅澤翔之助／〔ほか〕訳
発売日：2024年6月
- ページ数
- ８４７ｐ
- ISBN
- 978-4-627-09703-2
- 著者情報
- 菅澤 翔之助（スガサワ ショウノスケ）
２０１３年慶應義塾大学理工学部卒業。２０２３年慶應義塾大学経済学部准教授、株式会社Ｎｏｓｐａｒｅ取締役。博士（経済学）
小林 弦矢（コバヤシ ゲンヤ）
２００４年神戸大学経営学部卒業。２０２４年明治大学商学部教授。博士（経営学）
川久保 友超（カワクボ ユウキ）
２０１１年東京大学経済学部卒業。２０１９年千葉大学大学院社会科学研究院准教授。博士（経済学）
栗栖 大輔（クリス ダイスケ）
２０１４年京都大学理学部卒業。２０２３年東京大学空間情報科学研究センター准教授。博士（経済学）
玉江 大将（タマエ ヒロマサ）
創価大学経済学部早期卒業。２０２０年株式会社Ｎｏｓｐａｒｅ設立、代表取締役
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商品説明
待望の翻訳。豊富な実例をもとに、多岐にわたる手法の理論的基礎から計算機を用いたシミュレーション手法までを網羅的に解説。研究者、実務者のリファレンスとして最適な一冊。
Andrew Gelmanらによるベイズ統計のバイブル「Bayesian Data Analysis」が待望の翻訳。
ベイズ推測やモデリングの基礎から始めて、ガウス過程、ディリクレ過程、ハミルトニアンモンテカルロといった手法まで、実用的な手法を幅広く網羅。各手法の理論だけでなく、豊富な実例・演習問題をもとに、計算機を用いたシミュレーション、プログラミング手法と応用における注意点までもれなく解説。
大学院生や研究者など、ベイズ統計とその応用に関わる方のリファレンスとしておすすめの一冊。
［原著］Bayesian Data Analysis， 3rd Edition (Chapman and Hall， 2013)
目次
第I部 ベイズ推測の基礎
第1章 確率と推論
第2章 単一のパラメータをもつモデル
第3章 マルチパラメータモデル入門
第4章 漸近理論と非ベイズアプローチの関係
第5章 階層モデル
第II部 ベイズデータ解析の基礎
第6章 モデル診断
第7章 モデルの評価，比較，拡張
第8章 データ収集を考慮に入れたモデリング
第9章 意思決定分析
第III部 発展的な計算
第10章 ベイズ数値計算入門
第11章 マルコフ連鎖シミュレーションの基礎
第12章 効率的なマルコフ連鎖シミュレーション
第13章 モードや分析による近似
第IV部 回帰モデル
第14章 回帰モデルの導入
第15章 階層線形モデル
第16章 一般化線形モデル
第17章 頑健推測のモデル
第18章 欠測データのモデル
第V部 非線形・ノンパラメトリックモデル
第19章 パラメトリックな非線形モデル
第20章 基底関数モデル
第21章 ガウス過程モデル
第22章 有限混合モデル
第23章 ディリクレ過程モデル
付録A 標準的な確率分布
付録B 極限定理の証明の概要
付録C RとStanによる計算
商品詳細
- 出版社名
- 森北出版
- サイズ
- ２３ｃｍ
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓ 原著第３版の翻訳
注意事項
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