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  • Pythonによるベイズ統計モデリング PyMCでのデータ分析実践ガイド

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Pythonによるベイズ統計モデリング PyMCでのデータ分析実践ガイド

  • Osvaldo Martin/著 金子武久/訳 金子 武久
    学歴:1985年明治学院大学経済学部卒業。1992年早稲田大学大学院商学研究科博士後期課程単位取得退学。職歴:1992年松山大学、1996年創価大学、2008年国士舘大学。2016年8月~2017年8月英国エセックス大学アナリティクスとデータサイエンス研究所(Institute for Analytics and Data Science)客員研究員。2018年国士舘大学経営学部教授

  • ページ数
    275p
  • ISBN
    978-4-320-11337-4
  • 発売日
    2018年06月

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商品の説明

  • 確率プログラミングのライブラリPyMC3を使ったベイズ統計モデリングの基本をシンプルなデータを使って実践的に解説。次のことが学べます。「ベイズ統計モデリングの概念を理解する」「PyMC3を使って統計モデルを構築する」「モデルの健全性をチェックし、必要に応じてモデルを修正する」「モデルに階層構造を組み入れて、階層モデルを活用する」「回帰分析を使って、目的としている連続的な結果変数を予測する」
目次
第1章 確率的に考える―ベイジアン推論入門
第2章 確率プログラミング―PyMC3入門
第3章 複数パラメータの取り扱いと階層モデル
第4章 線形回帰モデルによるデータの理解と予測
第5章 ロジスティック回帰による結果変数の分類
第6章 モデル比較
第7章 混合モデル
第8章 ガウス過程

商品詳細情報

サイズ 24cm
対象年齢 一般
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。

商品のおすすめ

確率プログラミングのライブラリPyMC3を使ったベイズ統計モデリングの基本を,シンプルなデータを用いて実践的に解説。次のことが学べます。

● ベイズ統計モデリングの概念を理解する
● PyMC3を使って統計モデルを構築する
● モデルの健全性をチェックし,必要に応じてモデルを修正・拡張する
● どのモデルを用いたらよいかを決定する
● モデルに階層構造を組み入れて活用する
● 回帰分析を使って,目的としている連続的な結果変数を予測する
● ロジスティック回帰やソフトマックス回帰を用いて判別する

本書ではPythonのインストールからPyMC3による統計モデルの実装,チェック,拡張まで解説しています。理論的な説明は必要最小限にして,また数式による説明は概念をより理解できる場合に限っています。Pythonプログラミングやベイズ統計学についての知識がほとんどない人でも,本書のコードを実行することを通して,ベイズ統計モデリングの概念やデータ分析にベイズ統計をどう応用するか,といったことが実践的に学べるでしょう。
本書ではとくにベイズ流の回帰分析の考え方を詳しく紹介しています。回帰や判別の問題では一般化線形モデルを扱い,さらに混合モデルや階層モデルも取り上げます。モデル選択については,情報量規準としてAIC,DIC,WAIC,LOOなど,またベイズファクターについても解説しています。最終章では,ノンパラメトリックモデル,カーネルベースモデル,ガウス過程といった高度な話題についても入門的な解説をしています。
なお,原著にあった誤記やコードの不具合は,原著者に確認した上で修正してあります。また,訳者がPyMC3を使用して,本書に掲載されているすべてのコードがWindows,Mac,Linux上で動作することを確認しました。さらに,Windows上でこれらのコードを動作させるためのヒントも「訳者まえがき」に記載しました。
[原著:Bayesian Analysis with Python]

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