出版社内容情報
前著『基礎からのベイズ統計学』から展開,高度な確率分布や統計手法によるモデリングを紹介。
豊田秀樹[トヨダ ヒデキ]
早稲田大学文学学術院・教授。編著者
内容説明
ベイズ的アプローチを利用し、汎用的に有用な解析技法と個別の認知モデルという、一見あい反する事柄を紹介。
目次
第1部 発展的な確率分布(ガンベル分布;ワイブル分布;異質性を考慮した二項分布モデルの分析;フォン・ミーゼス分布;パレート分布;非対称正規分布)
第2部 汎用的な解析技法(リンク関数;トピックモデル;隠れマルコフモデル;無制限複数選択形式の分割表データに対する因子分析;項目反応理論;Best‐Worst尺度法を利用した展開型IRTモデル)
第3部 認知モデル(心理パート:カッパ係数;心理物理学;信号検出理論;BARTモデル;アイオワ・ギャンブリング課題)
第4部 論文紹介(プレート表現を利用した論文の紹介)
付録(プレート表現の見方;モデル選択規準)
著者等紹介
豊田秀樹[トヨダヒデキ]
1961年東京都に生まれる。1989年東京大学大学院教育学研究科博士課程修了(教育学博士)。現在、早稲田大学文学学術院教授(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)
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