本/雑誌
標準ベイズ統計学 / 原タイトル:A First Course in Bayesian Statistical Methods
ピーター・D・ホフ/著 入江薫/訳 菅澤翔之助/訳 橋本真太郎/訳
4730円
| ポイント | 1% (47p) |
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| 発売日 | 2022年06月発売 |
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商品説明
本書は、ベイズ統計学の理論と方法を一冊で解説する。確率論の基礎知識からスタートして正規モデルや階層モデル、線形回帰モデルなどにおけるベイズ法の基礎事項を押さえた後、潜在変数モデルなどの発展的な内容までをカバーしている。ベイズ統計学の基本的な考え方から体系立てて学べるよう構成され、社会科学・医学・生物学など幅広い分野での応用例が取り上げられている。また、統計ソフトウェアRによる実装方法についても詳しく解説し、読者はサンプルコード・データにふれながら学習を進めることができる。
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収録内容
| 1 | 導入と例 |
| 2 | 信念、確率、交換可能性 |
| 3 | 二項モデルとポアソンモデル |
| 4 | モンテカルロ近似 |
| 5 | 正規モデル |
| 6 | ギブスサンプラーによる事後分布の近似 |
| 7 | 多変量正規モデル |
| 8 | グループ比較と階層モデリング |
| 9 | 線形回帰 |
| 10 | 非共役事前分布とメトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズム |
| 11 | 線形・一般化線形混合効果モデル |
| 12 | 順序データに対する潜在変数法 |
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