目次
イントロダクション
確率分布とデータ
確率モデルと最尤法
確率モデルとベイズ推測
ＭＣＭＣ
モデリングと確率分布
エントロピーとカルバック‐ライブラー情報量
モデル評価のための指標
データ生成過程のモデリング
遅延価値割引モデル
所得分布の生成モデル
収入評価の単純比較モデル
教育達成の不平等：相対リスク回避仮説のベイズモデリング
付録Ａ 確率論の基礎概念
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
Iwata Kentaro
5
難しかった。とくにエントロピーあたりの概念は未体験だったのでほとんど歯が立たず。頭悪いのでやったことないことの飲み込みが悪い。また勉強して再読することに。2020/05/11
fukazuuu
0
基本的な確率分布から導入され、情報量関連の話まで簡単に拾いつつ、ベイズ統計をモデリングするという観点から扱う、初心者にフレンドリーな本だったと思う。私は助かった。Rで実装も紹介されていてよかった。2026/01/22
ちる
0
良書でした。 ベイズの基礎的な部分からモデリングや情報量など、勉強になりました。式展開にコメントが添えられているのも嬉しい。終盤の階層ベイズモデルの応用例などはPythonで再現してみたいと思います。2024/04/04
