原理と意味から理解する　ベイズ統計　入門講義

原理と意味から理解する　ベイズ統計　入門講義

特典

ISBN/JAN
9784065407127
著者
原啓介
出版社
講談社
レーベル
KS理工学専門書
出版日
2025/09/26
商品説明
◆目次◆ 第0章ベイズ推定とは何か 0.1 偽コインのパズル 0.2 条件つき確率とベイズの公式 0.3 コインをさらに投げ続ける、他の問題第1章ベイズ推定のための確率論速成コース 1.1 簡単な例で復習する古典的な（素朴な）確率 1.2 確率と事象の抽象理論 1.3 確率分布と確率密度関数 1.4 結合分布と周辺分布第2章古典的なベイズの定理とその応用 2.1 条件つき確率とベイズの定理 2.2 ベイズの定理の解釈と応用例 2.3 離散値確率分布のベイズの定理第3章ベイズ推定の枠組み 3.1 条件つき確率密度関数とベイズの定理 3.2 ベイズ推定の枠組み 3.3 事後分布をどう使うか第4章二項モデルでベイズ推定を理解する 4.1 二項モデルの設定 4.2 二項モデルの分布更新 4.3 二項モデルの事後分布の性質第5章最も重要な例：正規モデル 5.1 正規モデルの設定 5.2 正規モデルの事前分布、事後分布：分散が既知の場合 5.3 正規モデルの事前分布、事後分布：分散も未知の場合第6章頻度主義的な統計的推測の考え方 6.1 偽コインのパズルと仮説検定 6.2 偽コインのパズルの点推定と区間推定 6.3 頻度主義的統計学の推定の背景第7章モンテカルロ法による近似計算 7.1 モンテカルロ法 7.2 ギブスサンプリング 7.3 メトロポリス法第8章高度なモデルへの必須知識：多次元正規モデル 8.1 正規分布から多次元正規分布へ 8.2 多次元正規モデルの設定 8.3 多次元正規モデルの事前分布、事後分布第9章最初の応用：線形回帰モデル 9.1 線形回帰モデル 9.2 最小二乗法 9.3 正規線形回帰モデルのベイズ推定第10章より高度なモデルへ：三つのアイデア 10.1 確率分布の抽象化：指数型分布族 10.2 線形回帰の一般化：一般化線形モデル 10.3 ベイズ推定の階層化
備考

型番

9784065407127-011

販売価格

3,080円(税280円)

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