実践Data Scienceシリーズ<br> RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門

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実践Data Scienceシリーズ
RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門

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  • サイズ B5判/ページ数 352p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784065165362
  • NDC分類 417
  • Cコード C3004

出版社内容情報

「基本をより実践的に!」学べる新シリーズの第一弾は、「統計モデリングの世界」へのファーストブック。基礎から学べる超入門!
・チュートリアル形式だから、すぐに実践できる!
・統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート!
・brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方も、しっかり身につく!
・一般化線形モデル(GLM)→一般化線形混合モデル(GLMM)→動的線形モデル(DLM)→動的一般化線形モデル(DGLM)を体系的に学べる!
【本書のサポートページ】
https://logics-of-blue.com/r-stan-bayesian-model-intro-book-support/

【実践Data Scienceシリーズ】
 「基本をより実践的に!」を合言葉に、データサイエンスで用いられる各種手法の基本を、プログラミングの実装とともに解説していきます。はじめて学ぶ大学生、大学院生、ソフトウェアエンジニアに向けた注目の新シリーズです。

【主な内容】
1部 【理論編】ベイズ統計モデリングの基本
1 はじめよう! ベイズ統計モデリング
2 統計学の基本
3 確率の基本
4 確率分布の基本
5 統計モデルの基本
6 ベイズ推論の基本
7 MCMCの基本

2部 【基礎編】RとStanによるデータ分析
1 Rの基本
2 データの要約
3 ggplot2によるデータの可視化
4 Stanの基本
5 MCMCの結果の評価
6 Stanコーディングの詳細

3部 【実践編】一般化線形モデル
1 一般化線形モデルの基本
2 単回帰モデル
3 モデルを用いた予測
4 デザイン行列を用いた一般化線形モデルの推定
5 brmsの使い方
6 ダミー変数と分散分析モデル
7 正規線形モデル
8 ポアソン回帰モデル
9 ロジスティック回帰モデル
10 交互作用

4部 【応用編】一般化線形混合モデル
1 階層ベイズモデルと一般化線形混合モデルの基本
2 ランダム切片モデル
3 ランダム係数モデル

5部 【応用編】状態空間モデル
1 時系列分析と状態空間モデルの基本
2 ローカルレベルモデル
3 状態空間モデルによる予測と補間
4 時変係数モデル
5 トレンドの構造
6 周期性のモデル化
7 自己回帰モデルとその周辺
8 動的一般化線形モデル:二項分布を仮定した例
9 動的一般化線形モデル:ポアソン分布を仮定した例

内容説明

「統計モデリングの世界」へのファーストブック。基礎から学べる超入門。チュートリアル形式だから、すぐに実践できる!統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート!brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方も、しっかり身につく!

目次

第1部 理論編 ベイズ統計モデリングの基本(はじめよう!ベイズ統計モデリング;統計学の基本 ほか)
第2部 基礎編 RとStanによるデータ分析(Rの基本;データの要約 ほか)
第3部 実践編 一般化線形モデル(一般化線形モデルの基本;単回帰モデル ほか)
第4部 応用編 一般化線形混合モデル(階層ベイズモデルと一般化線形混合モデルの基本;ランダム切片モデル ほか)
第5部 応用編 状態空間モデル(時系列分析と状態空間モデルの基本;ローカルレベルモデル ほか)

著者等紹介

馬場真哉[ババシンヤ]
2014年北海道大学大学院水産科学院修了。Logics of BlueというWebサイトの管理人(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

Iwata Kentaro

4
2019.7.30 衝動買い。とても勉強になりました。ダミー変数の意味とか本書でようやくすっきりしました。再読必須。まだ分かりづらいとこも。 2020.5.17再読。少し近づいた。忘れてたことも多し。Stanとベイズ統計モデリングのテキストでは本書がベストだと思う。ちょこちょこ開いているが、今回再通読してその思い強くした。2019/07/30

shotaro

1
ベイズモデリングの見通しが良くなった。 数式は最小限で、実際にコードを書いて結果を見ながら何をしているのかを学んでいくというコンセプト。 あえて理論的な小難しい話には立ちいらず、雰囲気を掴んでいけるため、これからベイズ統計モデリングを学んでいくにあたり非常にためになる一冊であった。 簡単なモデルから出発し、章を追うごとに組み合わせるパーツを増やしていくため、とても読みやすい。 2020/03/10

新橋九段

1
かなりわかりやすい。brmsではなくstanを中心にコードを解説してほしかった気もするが。2019/12/14

kanitage

0
ベイジアンモデリングの入門書としてこれほどわかりやすい本は他にありません。この本からアヒル本※ に進むのが良いと思います。 (※『StanとRでベイズ統計モデリング』名前が酷似しています)

Atsumi_SAKURADA

0
見やすい、読みやすい、コードも図もある、あとは実践あるのみ!な本です。理論の詳細は、久保拓弥(2012)『データ解析のための統計モデリング入門』などで。2021/04/27

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