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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感想・レビュー
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Iwata Kentaro
5
むずい。再度開いたが歯が立たない。「というわけでこの数式を使うと」の「というわけで」が分からない。が、技法の目的は大体わかった。特に二項分布の異質性とかは使えるようになりたい。2020/05/02
tsk
1
掻い摘んで。ベイジアンモデリングの表現力の高さが分かる。後半の心理学的なモデルは複雑すぎて応用が見えないが、前半の色んな分野のごちゃごちゃしている部分がすごく便利。2017/07/26
yutayonemoto
1
【内容を確認】『基礎からのベイズ統計学』の実践応用という位置づけ。世界を見つめる眼差しとしての統計モデリング。世界を理解する観点としての認知モデル。10年、20年と勉強していく必要があると確信できる。しかし、それでもやはり、門外漢には難しい。徐々にモデリングとベイズについて分かってきた。視野狭窄の研究から抜け出すきっかけが、そこかしこに芽吹いている。2017/02/02
