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データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学) 単行本 – 2012/5/19

4.4 5つ星のうち4.4 177個の評価

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現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを説明する。前半では、応用範囲のひろい統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎を、後半では、実際のデータ解析に使えるように、それらをベイズ統計モデル化する方法を説明する。

目次

1 データを理解するために統計モデルを作る
2 確率分布と統計モデルの最尤推定
3 一般化線形モデル(GLM)
4 GLMのモデル選択
5 GLMの尤度比検定と検定の非対称性
6 GLMの応用範囲をひろげる
7 一般化線形混合モデル(GLMM)
8 マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法とベイズ統計モデル
9 GLMのベイズモデル化と事後分布の推定
10 階層ベイズモデル
11 空間構造のある階層ベイズモデル
文献・索引

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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 岩波書店 (2012/5/19)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2012/5/19
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 272ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 400006973X
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4000069731
  • 寸法 ‏ : ‎ 2.5 x 15 x 21 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.4 5つ星のうち4.4 177個の評価

著者について

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久保 拓弥
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上位レビュー、対象国: 日本

2023年5月21日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
誤差構造について理解が深まる良書
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
レポート
2023年4月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
いい本でした
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
レポート
2019年6月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
統計モデリングについてシンプルなモデルから始まり、現実を記述するためどんどん一般化されていく解説が軽快でわかりやすかった。おすすめの一冊です。
5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
レポート
2023年3月3日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
統計検定準一級を取得し、次にどの数学の本を読もうか迷っていたときに勧められた本。
準一級とはあまり範囲が被っておらず、いい本だと思った。
準一級のワークブックと比較すると、行間が埋められており読み易く感じた。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
レポート
2022年12月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
GLMをしっかり学びたい人におすすめです
2022年7月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
この本は定性的な解釈が書いてある(ほぼほぼ定性の説明)ため、これまでの数式ばかりで何をやっているか迷子になってしまう本と比べると珍しくかつ意味付けができて良いということなのだと思う。

しかし、わたしには数式による証明がないため「ほんとかよ」と感じる内容が多く感じられた。読む目的の違いによるものだと思うので理論を学びたい人には不要と思う。

理論を学んだ上で「これって結局どういうことなんだっけ」と迷子になりかけた人にはあっておりのではないかと思う。(それでも今はもっとわかりやすい本やYouTube の動画がある気もする)
10人のお客様がこれが役に立ったと考えています
レポート
2022年4月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
他の方のレビュー同様、少し毛色が変わったユーザー実利用視点です。データ処理作業は不可避で淡々と進める事が日々日常だけど、もやもやっとして悶々としている人には特におすすめで、データを統計処理する事の意義や現代的な話題となるベイズ迄含みます。
高校で一度は触る統計、流石に無味乾燥過ぎるようで、正規分布ごり押しに堪えきれず心折れそうな人も少なくないとは思いますが、そんな人にもおすすめです。
5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
レポート
2021年7月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
研究に統計が必要で使っている中でモデリングに様々な疑問が出てきたときに、大変参考になる本だと思います。
反対に、統計を実際に使ってない状態で、理論としてこの本の内容を理解するのは難しいのと予想されます。
本に載っているURLではデータのダウンロード元が見つかりませんが、「本のタイトル」と「データダウンロード」というキーワードで検索すれば簡単にリンクが見つかりました。
ただ格納されているデータが「ファクター」であるはずが「文字」になっており自分で変換する必要がありました。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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