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目次

ベイズ計算統計学

ベイズ計算統計学 (統計解析スタンダード)

  • 古澄 英男(著)/ 国友 直人(編集)/ 竹村 彰通(編集)/ 岩崎 学(編集)
  • 1.ベイズ統計学の基礎
    • 1.1 ベイズ的推論
    • 1.2 事前分布
    • 1.3 事後分布
    • 1.4 近似による計算
  • 2.モンテカルロ法
    • 2.1 サンプリングの基本アルゴリズム
    • 2.2 モンテカルロ積分
    • 2.3 重点サンプリングの拡張
    • 2.4 逐次重点サンプリング
  • 3.マルコフ連鎖モンテカルロ法
    • 3.1 マルコフ連鎖
    • 3.2 メトロポリス−ヘイスティングス法
    • 3.3 ギブス・サンプリング
    • 3.4 実際の利用について
    • 3.5 MHアルゴリズムの拡張
  • 4.ベイズモデルへの応用Ⅰ
    • 4.1 線形回帰モデル
    • 4.2 モデルの診断・選択
    • 4.3 変数選択
    • 4.A 補論
  • 5.ベイズ・モデルへの応用Ⅱ
    • 5.1 プロビット・モデルとトービット・モデル
    • 5.2 分位点回帰モデル
    • 5.3 一般化線形モデル
    • 5.4 隠れマルコフ・モデル
    • 5.5 ディリクレ過程混合モデル
  • A.重要な分布
    • A.1 連続型確率分布
    • A.2 離散型確率変数