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紙の本
予測にいかす統計モデリングの基本 ベイズ統計入門から応用まで 改訂第2版
著者 樋口 知之 (著)
モデリングの基礎となる数理や計算理論を説明した上で、それらの基礎理論をコンピュータ上で実際に展開する際に必要となる技術を解説。具体的事例も取り上げる。通常の時系列解析で学...
予測にいかす統計モデリングの基本 ベイズ統計入門から応用まで 改訂第2版
予測にいかす統計モデリングの基本 改訂第2版 ベイズ統計入門から応用まで
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商品説明
モデリングの基礎となる数理や計算理論を説明した上で、それらの基礎理論をコンピュータ上で実際に展開する際に必要となる技術を解説。具体的事例も取り上げる。通常の時系列解析で学ぶ基礎的な概念の解説を加えた改訂第2版。【「TRC MARC」の商品解説】
◆◆ロングセラー、10年ぶりの改訂◆◆
・全ページをフルカラー化したので、図表もさらにわかりやすく!
・非定常時系列データ解析の基本を加筆(第8章を新設)
データの見方や考え方から述べられた本当にほしかった入門書。
それぞれがもつ「予測したい」課題に自ら取り組むための基本を1冊にまとめた。
「モデリングが使えるということはわかった、これからは使いたい!」という人は必読。
統計のプロ中のプロが伝授する「匠の技」「匠の知恵」コラムも多数収録。
【推薦の言葉】
本書は予測のための統計的モデリングの方法を,基礎から具体的実践例に亘るまで明快に解説している特色ある著作である.
平易な記述でベイズの定理などの基礎から粒子フィルタやデータ同化などの先端的な内容までをカバーしている.
便利なブラックボックス型のAI予測では飽き足らず,自分が抱える具体的な課題に対して自らのアイデアを投入し,説明可能な予測をしてみようと思い立った人には必読の書である.
――北川 源四郎先生(東京大学特任教授、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 議長)
【まえがき(抜粋)】
統計学の強みは,生成モデルの構築に関する,さまざまな知見とノウハウの蓄積,またモデルに基づく意思決定の綿密な評価にある.ある種,モデリングに関する匠の技とも言える暗黙知に,統計学の存在感が増していくであろう.読者が本書を通じてこの暗黙知を習得されることを期待したい.
【目次】
〈基礎編〉
第1章 予測とは何かを考える
第2章 確率による記述:基礎体力をつける
第3章 統計モデル:予測機能を構造化する
第4章 計算アルゴリズム1:予測計算理論を学ぶ
〈展開編〉
第5章 計算アルゴリズム2:モデルを進化させる
第6章 粒子フィルタ:予測計算を実装する
第7章 乱数生成:不確実性をつくる
〈実践編〉
第8章 時系列解析の基本:傾向をつかむ
第9章 経験知の総結集:売上予測の精度を上げる
第10章 データ同化:シミュレーションの予測性能を向上させる
第11章 確率ロボティクス:お掃除ロボをつくる【商品解説】
目次
- 〈基礎編〉
- 第1章 予測とは何かを考える
- 1.1 居酒屋の売上高の予測
- 1.2 期待感を数式で表す
- 1.3 パターンの表現
- 第2章 確率による記述:基礎体力をつける
- 2.1 確率の基礎
- 2.2 最適化問題から統計モデルへ
- 第3章 統計モデル:予測機能を構造化する
- 3.1 状態空間モデル
著者紹介
樋口 知之
- 略歴
- 〈樋口知之〉東京大学大学院理学系研究科博士課程修了。理学博士。中央大学AI・データサイエンスセンター所長、理工学部教授。日本統計学会会長。「卓越した技能者(現代の名工)」受賞。
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