出版社内容情報
Andrew Gelmanらによるベイズ統計のバイブル「Bayesian Data Analysis」が待望の翻訳。
ベイズ推測やモデリングの基礎から始めて、ガウス過程、ディリクレ過程、ハミルトニアンモンテカルロといった手法まで、実用的な手法を幅広く網羅。各手法の理論だけでなく、豊富な実例・演習問題をもとに、計算機を用いたシミュレーション、プログラミング手法と応用における注意点までもれなく解説。
大学院生や研究者など、ベイズ統計とその応用に関わる方のリファレンスとしておすすめの一冊。
［原著］Bayesian Data Analysis, 3rd Edition (Chapman and Hall, 2013)
目次
第I部 ベイズ推測の基礎
第1章 確率と推論
第2章 単一のパラメータをもつモデル
第3章 マルチパラメータモデル入門
第4章 漸近理論と非ベイズアプローチの関係
第5章 階層モデル
第II部 ベイズデータ解析の基礎
第6章 モデル診断
第7章 モデルの評価，比較，拡張
第8章 データ収集を考慮に入れたモデリング
第9章 意思決定分析
第III部 発展的な計算
第10章 ベイズ数値計算入門
第11章 マルコフ連鎖シミュレーションの基礎
第12章 効率的なマルコフ連鎖シミュレーション
第13章 モードや分析による近似
第IV部 回帰モデル
第14章 回帰モデルの導入
第15章 階層線形モデル
第16章 一般化線形モデル
第17章 頑健推測のモデル
第18章 欠測データのモデル
第V部 非線形・ノンパラメトリックモデル
第19章 パラメトリックな非線形モデル
第20章 基底関数モデル
第21章 ガウス過程モデル
第22章 有限混合モデル
第23章 ディリクレ過程モデル
付録A 標準的な確率分布
付録B 極限定理の証明の概要
付録C RとStanによる計算
著者略歴
原著：Andrew Gelman
コロンビア大学教授 Ph. D.
原著：John B. Carlin
メルボルン大学教授 Ph. D.
原著：Hal S. Stern
カリフォルニア大学教授 Ph. D.
原著：David B. Dunson
デューク大学教授 Ph. D.
原著：Aki Vehtari
アールト大学教授 Ph. D.
原著：Donald B. Rubin
ハーバード大学名誉教授 Ph. D.
翻訳：菅澤翔之助
慶應義塾大学准教授 博士（経済学）
翻訳：小林弦矢
明治大学教授 博士（経営学）
翻訳：川久保友超
千葉大学准教授 博士（経済学）
翻訳：栗栖大輔
東京大学准教授 博士（経済学）
翻訳：玉江大将
株式会社Nospare代表取締役 修士（経済学）
内容説明
待望の翻訳。豊富な実例をもとに、多岐にわたる手法の理論的基礎から計算機を用いたシミュレーション手法までを網羅的に解説。研究者、実務者のリファレンスとして最適な一冊。
目次
第１部 ベイズ推論の基礎（確率と推論；単一のパラメータをもつモデル；マルチパラメータモデル入門；漸近理論と非ベイズアプローチの関係；階層モデル）
第２部 ベイズデータ解析の基礎（モデル診断；モデルの評価、比較、拡張；データ収集を考慮に入れたモデリング；意思決定分析）
第３部 発展的な計算（ベイズ数値計算入門；マルコフ連鎖シミュレーションの基礎；効率的なマルコフ連鎖シミュレーション；モードや分布による近似）
第４部 回帰モデル（回帰モデルの導入；階層線形モデル；一般化線形モデル；頑健推測のモデル；欠測データのモデル）
第５部 非線形・ノンパラメトリックモデル（パラメトリックな非線形モデル；基底関数モデル；ガウス過程モデル；有限混合モデル；ディリクレ過程モデル）
付録
著者等紹介
菅澤翔之助［スガサワショウノスケ］
２０１３年慶應義塾大学理工学部卒業。２０２３年慶應義塾大学経済学部准教授、株式会社Ｎｏｓｐａｒｅ取締役。博士（経済学）
小林弦矢［コバヤシゲンヤ］
２００４年神戸大学経営学部卒業。２０２４年明治大学商学部教授。博士（経営学）
川久保友超［カワクボユウキ］
２０１１年東京大学経済学部卒業。２０１９年千葉大学大学院社会科学研究院准教授。博士（経済学）
栗栖大輔［クリスダイスケ］
２０１４年京都大学理学部卒業。２０２３年東京大学空間情報科学研究センター准教授。博士（経済学）
玉江大将［タマエヒロマサ］
創価大学経済学部早期卒業。２０２０年株式会社Ｎｏｓｐａｒｅ設立、代表取締役（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
