標準 ベイズ統計学

ホフ，ピーター・Ｄ．【著】〈Ｈｏｆｆ，Ｐｅｔｅｒ Ｄ．〉/入江 薫/菅澤 翔之助/橋本 真太郎【訳】

朝倉書店（2022/06発売）

• サイズ A5判／ページ数 288p／高さ 21cm
• 商品コード 9784254122671
• NDC分類 417
• Cコード C3041

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]

評判が良い様なので読んでみた。訳者前書きにある様に優れた日本語の書籍はあれど体系だったベイズの教科書はなかったと言う通り、体系だったベイズ統計の教科書として類書は少ない気がする。PRMLでは事後分布は尤度と事前分布の積に比例とあるが、本書では尤度を標本モデルと呼んでいる。確かにその方が理解しやすい。いきなりMCMCに行かずに、ベイズの文脈を外すことなく、確率や確率分布から始まって、共役事前分布に基づく解析的な方法、モンテカルロ法、ギブスサンプラー、メトロポリス・ヘイスティング法と少しずつ拡張して行って、

2022/08/03

[kaida6213]

日本語でベイズ統計の広い分野を深いレベルでカバーしている珍しい本。演習もしっかりしてるし分かり易い。更に一歩ベイズを勉強したい場合に今のところ最適な本だと思う。

2024/08/31

[Go Extreme]

導入と例： なぜベイズか 信念，確率，交換可能性： 信念関数と確率 事象，分割，ベイズルール 独立性 確率変数 同時分布 独立な確率変数 交換可能性 デ・フィネッティの定理 二項モデルとポアソンモデル： 二項モデル 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 順序データに対する潜在変数法

2022/07/17