入門 統計的回帰とモデル選択 - 数理とRによる仕組みの理解

著者名：萩原克幸

共立出版（2023/10発売）

• ISBN：9784320114814

内容説明

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。

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

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。

[日輪]

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]

ふむ

2024/12/12