内容説明
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。
目次
導入と例
信念、確率、交換可能性
二項モデルとポアソンモデル
モンテカルロ近似
正規モデル
ギブスサンプラーによる事後分布の近似
多変量正規モデル
グループ比較と階層モデリング
線形回帰
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
線形・一般化線形混合効果モデル
順序データに対する潜在変数法
著者等紹介
ホフ，ピーター・Ｄ．［ホフ，ピーターＤ．］ ［Ｈｏｆｆ，Ｐｅｔｅｒ Ｄ．］
ベイズ統計学を専門とし、数理統計学から応用統計学まで幅広い分野を研究している。ワシントン大学を経て、現在デューク大学教授
入江薫［イリエカオル］
１９８７年栃木県に生まれる。現在、東京大学大学院経済学研究科・講師、Ｐｈ．Ｄ．ｉｎ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ
菅澤飯之助［スガサワショウノスケ］
１９９０年千葉県に生まれる。現在、東京大学空間情報科学研究センター・准教授、博士（経済学）
橋本真太郎［ハシモトシンタロウ］
１９８７年神奈川県に生まれる。現在、広島大学大学院先進理工系科学研究科・准教授、博士（理学）（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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shin_ash
kaida6213
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