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ベイズ統計モデリング~R,JAGS,Stanによるチュートリアル~
John K.Kruschke
著
前田 和寛,
小杉 考司,
井関 龍太,
井上 和哉,
鬼田 崇作,
紀ノ定 保礼,
国里 愛彦,
坂本 次郎,
杣取 恵太,
高田 菜美,
竹林 由武,
徳岡 大,
難波 修史,
西田 若葉,
平川 真,
福屋 いずみ,
武藤 杏里
翻訳
前田 和寛,
小杉 考司
監修
発行年月 |
2017年07月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数/巻数 |
11p,771p |
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大きさ |
27cm |
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ジャンル |
和書/理工学/数学/確率論・数理統計学 |
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ISBN |
9784320113169 |
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商品コード |
1024992003 |
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NDC分類 |
417 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2017年08月4週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1024992003 |
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内容
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。