この本は,ベイズ統計のイメージを広げることもできますが,人の行動をモデル化し分析するという研究の仕方を理解するのに役立ちます。
モデル化に対してすでにイメージをもっている人は,この本をスムーズに読むことができると思います。楽しいテーマを扱った事例を通し,自分の研究に活かせるよう,モデルを数式に変換する技術を身に着ける動機づけが高まります。
一方で,モデル化がイメージできていない人は,漠然としたわからなさ感じるかもしれません。しかし,根気強く読み進めていくと,個々の事例を通してモデル化とは何かをイメージすることがだんだんできるようになっていきます。幸い,この本で取り上げられている各テーマは楽しく,読もうという気にさせます。また,分析の話の難しさに心が折れそうになっても,各章の分量が少ないため,何とか最後まで読むことができます。まずは,数式がわからなくても読み進め,「モデル化し分析する」という過程をイメージできるようになることが大切だと思います。
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たのしいベイズモデリング: 事例で拓く研究のフロンティア 単行本(ソフトカバー) – 2018/10/4
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国内の若手研究者によるライブ感あふれるデータ分析事例集。有意性検定による手続き化された定石を180度転換する思考法として,「尤度によって現象を考える研究パラダイム」へと誘う。19の多彩な事例で,心理学が希求してきた「心理現象の一般法則の確立」と「個性の有り様の記述」の両者を同時に表現する道を拓く。
◆主な目次◆
第1章 大学生は18禁映像をどれくらい見ているか――2要因配置のAR法―― 豊田秀樹
第2章 血液型と性格には関連がある?――ベイズ的アプローチによる再分析―― 下司忠大
第3章 阪神ファン-巨人ファンの2大勢力構造は本当か?――Non-Zero過剰分布と多次元展開法を用いた感情温度の分析―― 清水裕士
第4章 ことばの背後にある意図を探る傾向の個人差――2項分布を用いた間接的要求の解釈率のモデリング―― 平川 真
第5章 音声から感情はわかるか? 鈴木朋子
第6章 男心をくすぐるデート戦略――時間で変化するデートの魅力を階層ベイズでモデリング―― 坂本次郎
第7章 心の旅が始まる――観光のイメージの世代間比較―― 小杉考司
第8章 傾いた文字は正しい文字か? 鏡文字か?――心的回転課題の反応時間を説明する混合プロセスモデル―― 武藤拓之
第9章 己の「歌唱力」を推定する――カラオケ採点データを用いたベイズ統計モデリング―― 紀ノ定保礼
第10章 オンライン調査における回答項目数のモデリング 岡田謙介
第11章 歴代M-1グランプリで最もおもしろいのは誰か 徳岡 大
第12章 顔は口ほどではないが嘘を言う――SDT,MPTによる二値データのモデリング―― 難波修史
第13章 集団メンバーの消極的な発言は他メンバーのパフォーマンスを低下させるか――参加者間計画の心理学実験で得られた集団データの分析―― 後藤崇志
第14章 いつになったら原稿を書くのか?――執筆量モニタリングにおける変化点検出―― 国里愛彦
第15章 探すのに集中しているときとそうでないときで何が違うのか?――指数-正規分布の階層モデリング―― 井上和哉
第16章 あなたの英語,大丈夫? 鬼田崇作・草薙邦広
第17章 心理療法の介入効果――構造方程式モデリングによる改善要因の検討―― 竹林由武
第18章 本当に麻雀が強いのは誰か?――ディリクレ分布を用いた雀力のモデリング―― 杣取恵太
第19章 男女間のナルシシズム傾向の差の検討――性別によるDIFを統制したベイズ項目反応モデル―― 北條大樹
◆主な目次◆
第1章 大学生は18禁映像をどれくらい見ているか――2要因配置のAR法―― 豊田秀樹
第2章 血液型と性格には関連がある?――ベイズ的アプローチによる再分析―― 下司忠大
第3章 阪神ファン-巨人ファンの2大勢力構造は本当か?――Non-Zero過剰分布と多次元展開法を用いた感情温度の分析―― 清水裕士
第4章 ことばの背後にある意図を探る傾向の個人差――2項分布を用いた間接的要求の解釈率のモデリング―― 平川 真
第5章 音声から感情はわかるか? 鈴木朋子
第6章 男心をくすぐるデート戦略――時間で変化するデートの魅力を階層ベイズでモデリング―― 坂本次郎
第7章 心の旅が始まる――観光のイメージの世代間比較―― 小杉考司
第8章 傾いた文字は正しい文字か? 鏡文字か?――心的回転課題の反応時間を説明する混合プロセスモデル―― 武藤拓之
第9章 己の「歌唱力」を推定する――カラオケ採点データを用いたベイズ統計モデリング―― 紀ノ定保礼
第10章 オンライン調査における回答項目数のモデリング 岡田謙介
第11章 歴代M-1グランプリで最もおもしろいのは誰か 徳岡 大
第12章 顔は口ほどではないが嘘を言う――SDT,MPTによる二値データのモデリング―― 難波修史
第13章 集団メンバーの消極的な発言は他メンバーのパフォーマンスを低下させるか――参加者間計画の心理学実験で得られた集団データの分析―― 後藤崇志
第14章 いつになったら原稿を書くのか?――執筆量モニタリングにおける変化点検出―― 国里愛彦
第15章 探すのに集中しているときとそうでないときで何が違うのか?――指数-正規分布の階層モデリング―― 井上和哉
第16章 あなたの英語,大丈夫? 鬼田崇作・草薙邦広
第17章 心理療法の介入効果――構造方程式モデリングによる改善要因の検討―― 竹林由武
第18章 本当に麻雀が強いのは誰か?――ディリクレ分布を用いた雀力のモデリング―― 杣取恵太
第19章 男女間のナルシシズム傾向の差の検討――性別によるDIFを統制したベイズ項目反応モデル―― 北條大樹
- 本の長さ232ページ
- 言語日本語
- 出版社北大路書房
- 発売日2018/10/4
- 寸法21 x 14.8 x 2.5 cm
- ISBN-104762830402
- ISBN-13978-4762830402
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出版社より
たのしいベイズモデリング
若手研究者が身近なデータから情報を引き出していく,ライブ感あふれるデータ分析事例集。
「この興味深い現象は,どのように生成され,データとして自分の眼前に現れたのか」を見つめていき,
有意性検定による統計分析から「尤度によって現象を考える研究パラダイム」へと誘う。
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![]() |
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たのしいベイズモデリング | たのしいベイズモデリング2 | |
カスタマーレビュー |
5つ星のうち3.7
11
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5つ星のうち3.4
6
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価格 | ¥2,970¥2,970 | ¥2,970¥2,970 |
内容紹介 | 国内の若手研究者によるライブ感あふれるデータ分析事例集。有意性検定による手続き化された定石を180度転換する思考法として,「尤度によって現象を考える研究パラダイム」へと誘う。19の多彩な事例で,心理学が希求してきた「心理現象の一般法則の確立」と「個性の有り様の記述」の両者を同時に表現する道を拓く。 | 国内の若手研究者が,身近で親しみやすい話題でベイズモデリングの魅力を伝える,データ分析事例集の第2弾。自由なモデリングを可能とするベイズ統計では,心理学を含め,人間行動を扱う学問領域においてもその広がりを見せている。今回は,心理に限らず,工学やビジネスなど,より幅広い領域の関心を惹きつける内容構成。 |
登録情報
- 出版社 : 北大路書房 (2018/10/4)
- 発売日 : 2018/10/4
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 232ページ
- ISBN-10 : 4762830402
- ISBN-13 : 978-4762830402
- 寸法 : 21 x 14.8 x 2.5 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 302,696位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 445位確率・統計
- カスタマーレビュー:
-
トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
レビューのフィルタリング中に問題が発生しました。後でもう一度試してください。
2019年3月26日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
2019年3月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
森田先生著『実証分析』のベイズ版のような感じです。多少データ分析の経験ある人が、ベイズの実例を見て面白がりつつ実装方法のイメージをつかむ感じでしょうか。
ベイズモデリングの面白くてはたから見るとわかりづらいところは
「得られたデータ元(だいたいヒト)にあるはずのバイアスやばらつき」と「モデル作るときのばらつき」が切り分けられない……
なら、前提(ハイパーパラメータ)を追加して切り分けてモデリングすればいいじゃない! 今はそれができるんだもの!
という点です。
ハイパーパラメータの妥当性を説明する理論はまだありませんが、前提が「とりあえず正規分布を仮定する」よりはよほど健全になったと考えます。
ベイズモデリングの面白くてはたから見るとわかりづらいところは
「得られたデータ元(だいたいヒト)にあるはずのバイアスやばらつき」と「モデル作るときのばらつき」が切り分けられない……
なら、前提(ハイパーパラメータ)を追加して切り分けてモデリングすればいいじゃない! 今はそれができるんだもの!
という点です。
ハイパーパラメータの妥当性を説明する理論はまだありませんが、前提が「とりあえず正規分布を仮定する」よりはよほど健全になったと考えます。
2019年1月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
「若手による心理学研究」事例集という位置づけになっていますが、尤度によってものごとを考える、データサイエンスの理解をより深めていくためとても楽しい内容になっています。基礎や総論みたいのはないけど自主ゼミのテーマ選びに困ってる方にもよい種本になると思います。提供されてるサンプルコードはR、Stanです。