出版社内容情報
本書は、統計的回帰について、その方法の仕組みとモデル選択の問題を理解することをテーマとしている。そのために様々なタイプの統計的回帰の数理を説明するとともに、統計解析ソフトウェアRによる実装例および数値例を示す。データ分析の方法は数式によって記述しており、多くの場合はその数式を通してデータ分析の仕組みを直感的・定性的に理解できる。ベースとして、確率、微分・積分、線形代数の基本的な知識が必要である。一方で、Rによる数値例では、数式をプログラムに落とし込むというプロセスを学べる。このプロセスにより、仕組みを理解することができ、加えて、数値例を通して方法の性質をより直感的・具体的に理解することができる。
目次
序章
第１章 線形回帰
第２章 線形回帰の変数選択
第３章 回帰におけるモデル選択
第４章 一般化線形モデル
第５章 ノンパラメトリック回帰
第６章 非線形回帰
付録
著者等紹介
萩原克幸［ハギワラカツユキ］
学歴、１９９５年豊橋技術科学大学大学院工学研究科情報工学専攻修了。現職、三重大学教育学部教授。学位、博士（工学）。専門、機械学習と統計科学（主にモデル選択）（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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サンセット
3
モデル選択基準として、AICの他にPSE（予測二乗誤差の不偏推定量）がある。変数増加法（貪欲法）は、不要な変数を選んでしまうことが避けられない場合がある。他、正則化、交差検証、ロジスティック回帰、ガウス過程回帰、多層パーセプトロンなどの話も載っていた。2023/12/03
takao
1
ふむ2024/12/12
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