出版社内容情報
好評の文系出身ビジネスマン向け入門書第二弾。階層ベイズ，仮説検証，不確実性計算，時系列分析他文系出身ビジネスマンに贈る好評書第二弾。丁寧な解説とビジネス素材の分析例で着実にステップアップ。〔内容〕基礎／MCMCをExcelで／階層ベイズ／ベイズ流仮説検証／予測分布と不確実性の計算／状態空間モデル／Rによる行列計算／他
第1章 ベイズ統計学のエッセンス
1.1 ベイズ統計学の位置付け
1.2 変数の変換と一般化線形モデル
1.3 対数尤度関数
1.4 本書の構成
コラム：探索的データ解析
第2章 MCMCをExcelで
2.1 なぜサンプリングが必要か
2.2 メトロポリス・ヘイスティングス・アルゴリズム
2.3 Excelへの実装
2.4 未知の関数を近似する
コラム：RとRStanの環境設定
第3章 やさしく読み解く階層ベイズ
3.1 顧客の価値を評価する
3.2 顧客への理解を深めていく
3.3 MCMCでパラメータを推定する
3.4 階層ベイズのメリットは何か
コラム：ベイジアンネットワーク
第4章 ベイズ流の柔軟な仮説の検証
4.1 統計学の応用分野の拡大と仮説検定
4.2 選挙の事前調査
4.3 ウェイト集計の仮説検定
4.4 重回帰モデルの偏回帰係数の比較
コラム：機械学習におけるベイズ統計学
第5章 予測分布を使って不確実性を計算
5.1 予測について
5.2 予測分布とは
5.3 ラーメン屋の利益の計算
5.4 クーポン付きダイレクトメールの割引率
コラム：多重共線性とベイズ統計学
第6章 状態空間モデルによる時系列分析
6.1 時系列モデルと時系列ではないモデル
6.2 状態空間モデルで時点間の関係を表現する
6.3 時系列データによる広告効果の測定
6.4 RとStanによる状態空間モデルの実行
コラム：先験的な事前分布の活用
第7章 Rによる行列とベクトルの計算
7.1 売上データの分析
7.2 統計分析と行列・ベクトル
7.3 射影行列
7.4 RからStanへの行列とベクトルの受け渡し
コラム：Rのベクトル至上主義
付録 ベイジアンネットワークのビジネスへの応用
コラム：ベイジアンネットワーク構築支援システム BayoLink
索引
朝野 熙彦［アサノ ヒロヒコ］
編集
目次
第１章 ベイズ統計学のエッセンス
第２章 ＭＣＭＣをＥｘｃｅｌで
第３章 やさしく読み解く階層ベイズ
第４章 ベイズ流の柔軟な仮説の検証
第５章 予測分布を使って不確実性を計算
第６章 状態空間モデルによる時系列分析
第７章 Ｒによる行列とベクトルの計算
付録 ベイジアンネットワークのビジネスへの応用
著者等紹介
朝野煕彦［アサノヒロヒコ］
千葉大学文理学部卒業。埼玉大学大学院修了。専修大学・東京都立大学・首都大学東京教授。多摩大学および中央大学客員教授を経て学習院マネジメントスクール顧問・講師、日本マーケティング学会監事（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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