目次
第１部 ブートストラップ（ブートストラップ法；ブートストラップ信頼区間；予測誤差推定；ブートストラップ関連手法）
第２部 ＥＭアルゴリズム（ＥＭアルゴリズムの枠組み；ＥＭアルゴリズムの適用事例；ＥＭアルゴリズムの応用と調整；ＥＭアルゴリズムの性質；ＥＭアルゴリズムの拡張と関連手法）
第３部 マルコフ連鎖モンテカルロ法（ベイズ統計学の基礎；マルコフ連鎖モンテカルロ法；マルコフ連鎖の収束判定と効率性の診断；周辺尤度）
著者等紹介
小西貞則［コニシサダノリ］
１９４８年岡山県に生まれる。１９７５年広島大学大学院理学研究科博士課程中退。現在、九州大学大学院数理学研究院教授。理学博士
越智義道［オチヨシミチ］
１９５６年広島県に生まれる。１９８３年ワシントン大学大学院生物統計学科Ｐｈ．Ｄ．コース修了。現在、大分大学工学部教授。Ｐｈ．Ｄ．
大森裕浩［オオモリヤスヒロ］
１９６１年東京都に生まれる。１９９２年ウィスコンシン大学マディソン校大学院統計学部Ｐｈ．Ｄ．コース修了。現在、東京大学大学院経済学研究科准教授。Ｐｈ．Ｄ．（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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Sean
3
文字が定義されて議論が進み、基礎編は左から右、上から下に読みやすい本。事例も示しながら理解の助けとなっている。 計算機を使うことでデータから統計的推論を実施する議論が可能となり、統計的分野の成果を使うと比較的軽い計算で数値解を得られることが述べてある。2022/08/16
shin_ash
2
三部構成なので、興味のある順に読んだが、順番通り読んだ方が素直だったかもしれない。各章とも前半の基礎理論は丁寧な解説であるように思う。一方、後半の応用になると難易度が上がるうえに「応用の紹介」的な側面もあり詳細な解説と言うよりは網羅的な知識であるような印象を受け、格段に難しく感じた。とは言え、個人的は各章の前半の基礎理論が分かりやすかったことが大きな価値であった。2016/08/27
ico
1
ブートストラップは、漸近精度などは投げやり感があり、オーダーなどがどうしてこうなのか良くわからなかった。BCaなどは復習したいが、計算機でちょこっと改善、というのにあまり魅力を感じない、というのは私の中ではある。2023/01/18
hifumi
1
計算統計の手法・手法を適用できる状況などについて書いてある．サブタイトルにもあるが，ブートストラップ・EM アルゴリズム・マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺の方法についての本である．ただ，コンパクトにまとまっているがゆえに数学的な証明・理論的根拠の記述が不十分な印象があった．2015/10/30
あべっち
0
いい本だと思う。文章はちょっと硬め。2013/01/29
