ベイズ統計モデリング Ｒ，ＪＡＧＳ，Ｓｔａｎによるチュートリアル
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Ｊｏｈｎ Ｋ．Ｋｒｕｓｃｈｋｅ／著 前田和寛／監訳 小杉考司／監訳 前田和寛／〔ほか〕訳 前田 和寛
１９７８年７月１１日生。２００７年広島大学大学院生物圏科学研究科単位取得満了。現在：比治山大学短期大学部講師。専攻：社会心理学
小杉 考司
１９７６年１月１７日生。２００３年関西学院大学社会学研究科単位取得満了。現在：山口大学教育学部准教授（博士（社会学））。専攻：社会心理学
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- 出版社名
- ISBN
- 978-4-320-11316-9
- 発売日
- 2017年07月
商品の説明
- 近年，国内でも盛んになってきているベイズアプローチを用いた分析の入門書。
ベイズアプローチによる分析は，これまで帰無仮説有意性検定が中心であった領域においても，徐々に利用されつつある。またビジネスの現場においてもデータによる意思決定を行うためにベイズアプローチを採用する事例を耳にする。本書は，そのようなベイズアプローチを用いた分析の入門書である「Ｄｏｉｎｇ Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓ， Ｓｅｃｏｎｄ Ｅｄｉｔｉｏｎ： Ａ Ｔｕｔｏｒｉａｌ ｗｉｔｈ Ｒ， ＪＡＧＳ， ａｎｄ Ｓｔａｎ」の翻訳書である。
本書は三部構成からなる。第Ｉ部では，基本としてベイズ推論やモデル・確率の基礎的な考え方と，以降実際に利用するＲプログラミングについて解説する。第ＩＩ部では，２値データを用いて，近年におけるベイジアンデータ分析の重要な要素を説明する。特に，マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ）や階層モデルなどについて，直観的に理解できるよう詳細に説明する。また帰無仮説有意性検定との対比においても，明確にその課題を指摘した上でベイズアプローチのメリットを説明している。そして第ＩＩＩ部では，一般化線形モデルをスタートに，実際のデータにベイズアプローチを適用する実践編である。
また，このように分析した結果について，論文などで報告するときについても言及しており，理論と実践のどちらかに偏ることなく，この一冊で導入から実践，報告まで網羅している。そして，より高度な分析へとステップアップしていく際にも，本書を通読していればスムーズに理解できるだろう。
- 目次
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本書はどのような本か（はじめに読むこと！）
第１部 モデル、確率、ベイズの公式、そしてＲ（導入：確信度、モデル、パラメータ
Ｒ言語
確率と呼ばれるものはいかなるものか？ ほか）
第２部 ２値の確率を推定する基礎のすべて（正確な数学的分析による二項確率の推論
マルコフ連鎖モンテカルロ法
ＪＡＧＳ ほか）
第３部 一般化線形モデル（一般化線形モデルの概略
１つもしくは２つの群における量的変数を予測する
１つの量的変数で量的変数を予測する ほか）
商品詳細情報
| サイズ | ２７ｃｍ |
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| 原題 | 原タイトル：Ｄｏｉｎｇ Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓ 原著第２版の翻訳 |
| 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。 |
