Ｒによるベイズ回帰と因果推論（テキスト） Bayesian Regression and Causal Inference : With Examples in R

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Ｒによるベイズ回帰と因果推論（テキスト）<br>Bayesian Regression and Causal Inference : With Examples in R

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Ｒによるベイズ回帰と因果推論（テキスト）
Bayesian Regression and Causal Inference : With Examples in R

Ponnoprat, Donlapark

ウェブストア価格 ¥32,987（本体¥29,989）
Springer, Berlin; Springer（2026/07発売）
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製本 Hardcover:ハードカバー版
商品コード 9783032192226

Full Description

This textbook provides a practical guide to the Bayesian framework for data modeling and causal inference, focusing on model interpretation, diagnostics, and uncertainty quantification. Central to the book is a "learning-by-doing" approach, using concrete examples in R with real-world datasets spanning diverse fields, including education, psychology, medicine, behavioral science, and environmental science.

The book is structured into three parts:

·         Part I: Linear Regression - Learn the basics of Bayesian linear regression, model diagnostics, and uncertainty quantification through a probabilistic lens.

·         Part II: Generalized Linear Models - Extend your modeling toolkit to handle binary and count data, zero-inflated models, and clustered data structures common in longitudinal studies.

·         Part III: Causal Inference - Learn to identify treatment effects from non-experimental data. This section explores classical techniques—including inverse probability weighting, doubly robust estimation, instrumental variables, and difference-in-differences—alongside advanced techniques like synthetic control, doubly robust DiD, and synthetic DiD.