ベイズ統計モデリングＲ，ＪＡＧＳ，Ｓｔａｎによるチュートリアル

著者ＪｏｈｎＫ．Ｋｒｕｓｃｈｋｅ（著）,国里愛彦（訳）,坂本次郎（訳）,杣取恵太（訳）,高田菜美（訳）,竹林由武（訳）,徳岡大（訳）,難波修史（訳）,西田若葉（訳）,平川真（訳）,福屋いずみ（訳）,前田和寛（監訳）,武藤杏里（訳）,山根嵩史（訳）,横山仁史（訳）,小杉考司（監訳）,前田和寛（訳）,小杉考司（訳）,井関龍太（訳）,井上和哉（訳）,鬼田崇作（訳）,紀ノ定保礼（訳）

ベイズアプローチを用いた分析の入門書。ベイジアン分析をもっとも単純な種類のデータに適用する際に必要な、すべての基本的な概念と方法を紹介。また、それらの一般化線形モデルへの...

紙の本

税込 9,020 円 82pt

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商品説明

ベイズアプローチを用いた分析の入門書。ベイジアン分析をもっとも単純な種類のデータに適用する際に必要な、すべての基本的な概念と方法を紹介。また、それらの一般化線形モデルへの応用を、実例を使って詳細に説明する。【「TRC MARC」の商品解説】

　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。【商品解説】

第１章本書はどのような本か（はじめに読むこと！）
- １．１．本書を読むことができるのは実在の人々です
- １．２．本書の内容
- １．３．第２版での改訂について
- １．４．フィードバックのお願い
- １．５．感謝！
第Ⅰ部モデル，確率，ベイズの公式，そしてＲ
第２章導入：確信度，モデル，パラメータ
- ２．１．ベイズ推論とは確率の確信度を再分配すること
- ２．２．可能性は記述的モデルのパラメータ値である