Livepocket 書泉と、10冊

Rで学ぶベイズ統計学入門

特典
ISBN/JAN
9784621061398
著者
J. アルバート/著 石田基広  石田和枝/ 訳
出版社
丸善出版
レーベル
出版日
2012/04/01
商品説明
Rとは、S言語をモデルとして1992年頃に誕生して以来、進化を続けているオブジェクト指向のプログラミング言語であり、統計的手法とグラフィックス作成機能をも兼ね備えた開発環境である。本書は、データ解析の分野で急速に応用が進んでいるベイズ統計学の入門書。特に、具体的事例を素材にRで実際に解析する方法が詳細に述べられている。ベイズ統計学では、仮説をどのように構成するのかが重要になる。本書でも実際のデータを例にRのコードで仮説を表現する方法と、その実際のコードについて解説がなされている。また、本書で扱われているデータやコードはすべて著者が開発したR用パッケージとして自由にダウンロードして利用することができる。本書一冊があれば、読者はベイズ統計学の基礎知識だけでなく,実際のデータに応用するための実践的技法を学ぶことができる。
第1章 R入門
 1.1 あらまし
 1.2 学生データセットを探索する
 1.3 t統計量の頑健性を探る
 1.4 関連文献
 1.5 R関数の概要
 1.6 練習問題
第2章 ベイズ的思考への誘い
 2.1 はじめに
 2.2 睡眠時間の十分な学生割合の調査
 2.3 離散事前分布の利用
 2.4 ベータ事前分布の利用
 2.5 ヒストグラム事前分布の利用
 2.6 予測
 2.7 関連文献
 2.8 R関数の概要
 2.9 練習問題
第3章 1パラメータモデル
 3.1 はじめに
 3.2 平均が既知で分散が未知の正規分布
 3.3 心臓移植手術の死亡率を推定する
 3.4 ベイズ法の頑健性について
 3.5 共役事前分布の混合系
 3.6 コインの偏りについてのベイズ検定
 3.7 関連文献
 3.8 R関数の概要
 3.9 練習問題
第4章 複数パラメータモデル
 4.1 はじめに
 4.2 パラメータが二つとも未知の正規データ
 4.3 多項モデル
 4.4 生物検定実験
 4.5 二つの割合を比較する
 4.6 関連文献
 4.7 R関数の概要
 4.8 練習問題
第5章 ベイズ計算入門
 5.1 はじめに
 5.2 積分を計算する
 5.3 Rで問題を設定する
 5.4 過分散に対するベータ・二項モデル
 5.5 事後モードにもとづく近似
 5.6 事例
 5.7 積分計算のためのモンテカルロ法
 5.8 棄却サンプリング
 5.9 重点サンプリング
 5.10 サンプリング重点リサンプリング(SIR)
 5.11 関連文献
 5.12 R関数の概要
 5.13 練習問題
第6章 マルコフ連鎖モンテカルロ法
 6.1 はじめに
 6.2 離散的マルコフ連鎖
 6.3 メトロポリス ヘイスティング・アルゴリズム
 6.4 ギブスサンプリング
 6.5 MCMC出力の分析
 6.6 ベイズの計算での方策
 6.7 グループ化データからの正規母集団を検討する
 6.8 出力分析の事例
 6.9 コーシー誤差によるデータのモデリング
 6.10 スタンフォード心臓移植手術データの分析
 6.11 関連文献
 6.12 R関数の概要
 6.13 練習問題
第7章 階層モデリング
 7.1 はじめに
 7.2 三つの事例
 7.3 個々の推定と組み合せ推定
 7.4 死亡率は等しいか?
 7.5 交換可能性を事前の革新とするモデリング
 7.6 事後分布
 7.7 事後分布からのシミュレーション
 7.8 事後推論
 7.9 ベイズ感度分析
 7.10 事後予測モデルの検証
 7.11 関連文献
 7.12 R関数の概要
 7.13 練習問題
第8章 モデル比較
 8.1 はじめに
 8.2 仮説の比較
 8.3 正規平均の片側検定
 8.4 正規平均の両側検定
 8.5 二つのモデルを比較する
 8.6 サッカーのゴール数のモデル
 8.7 野球の打者は本当に調子の波があるのか?
 8.8 2元分割表の独立性の検定
 8.9 関連文献
 8.10 R関数の概要
 8.11 練習問題 
第9章 回帰モデル
 9.1 はじめに
 9.2 正規線形回帰
 9.3 Zellnerのg事前分布によるモデル選択
 9.4 生存モデル
 9.5 関連文献
 9.6 R関数の概要
 9.7 練習問題
第10章 ギブスサンプリング
 10.1 はじめに
 10.2 頑健なモデル化
 10.3 プロビットリンクによる2値反応の回帰
 10.4 平均の分割表の推定
 10.5 関連文献
 10.6 R関数の概要
 10.7 練習問題
第11章 RでWinBUGSを使うインターフェイス
 11.1 WinBUGS入門
 11.2 WinBUGSとRをつなぐインターフェイス
 11.3 codaパッケージを使ったMCMC診断
 11.4 変化点モデル
 11.5 頑健な回帰モデル
 11.6 キャリア軌跡を推定する
 11.7 関連文献
 11.8 練習問題 
備考
型番 9784621061398-011
販売価格 4,730円(税430円)
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