大規模計算時代の統計推論 原理と発展

過去６０年間に統計学がどのように進化してきたかを検証し、広範囲に俯瞰。一般化線形モデル、経験ベイズ法、神経回路網など主要な話題を取り上げ、それぞれの手法的発展や推論法の観点での正当化について説明する。【「TRC MARC」の商品解説】

本書は，統計学が過去60年間にどのように進化してきたか検証し，広範囲に俯瞰する。歴史の順に3部に分け，各章で，この分野の発展に影響があった一連のトピックスを取り上げながら，それぞれの手法的発展や推論の正当性について説明する。第1部で紹介するように，古典的推論の大きなテーマはベイズ主義，頻度主義，フィッシャー主義に代表され，電子的計算の時代以前に確立されたものである。これらに関しては，近代でも基本部分を変えず，応用範囲を拡張し続けてきている。第2部は，1950年から1990年台の初期の計算機時代の発展を取り扱う。移行期のこの期間は，統計的手法における高速演算の有効性を理論および実装の観点から検証するのが現実的であった時代である。第3部は，21世紀のトピックスであり，最新の議論を紹介する。（本文4色刷）
(Bradley Efron, Trevor Hastie: Computer Age Statistical Inference:Algorithms, Evidence, and Data Science, Cambridge University Press, 2016)【商品解説】