Kindle 価格: ￥3,300

(税込)

獲得ポイント:
260ポイント (8%)

ご購入時にプロモーションが適用されます

これらのプロモーションはこの商品に適用されます:

一部のプロモーションは他のセールと組み合わせることができますが、それ以外のプロモーションは組み合わせることはできません。詳細については、これらのプロモーションに関連する規約をご覧ください。

今すぐお読みいただけます: 無料アプリ
を購読しました。 続刊の配信が可能になってから24時間以内に予約注文します。最新刊がリリースされると、予約注文期間中に利用可能な最低価格がデフォルトで設定している支払い方法に請求されます。
「メンバーシップおよび購読」で、支払い方法や端末の更新、続刊のスキップやキャンセルができます。
Kindleアプリのロゴ画像

無料のKindleアプリをダウンロードして、スマートフォン、タブレット、またはコンピューターで今すぐKindle本を読むことができます。Kindleデバイスは必要ありません。

ウェブ版Kindleなら、お使いのブラウザですぐにお読みいただけます。

携帯電話のカメラを使用する - 以下のコードをスキャンし、Kindleアプリをダウンロードしてください。

KindleアプリをダウンロードするためのQRコード

著者をフォロー

馬場 真哉
フォロー
何か問題が発生しました。後で再度リクエストしてください。

実践Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ　ＲとＳｔａｎではじめる　ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 (ＫＳ情報科学専門書) Kindle版

馬場真哉 (著) 形式: Kindle版
4.5 5つ星のうち4.5 102個の評価
すべての形式と版を表示
「基本をより実践的に！」学べる新シリーズの第一弾は、「統計モデリングの世界」へのファーストブック。基礎から学べる超入門！・チュートリアル形式だから、すぐに実践できる！・統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート！・brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方も、しっかり身につく！・一般化線形モデル(GLM)→一般化線形混合モデル(GLMM)→動的線形モデル(DLM)→動的一般化線形モデル(DGLM)を体系的に学べる！【本書のサポートページ】https://logics-of-blue.com/r-stan-bayesian-model-intro-book-support/　【実践Data Scienceシリーズ】　「基本をより実践的に！」を合言葉に、データサイエンスで用いられる各種手法の基本を、プログラミングの実装とともに解説していきます。はじめて学ぶ大学生、大学院生、ソフトウェアエンジニアに向けた注目の新シリーズです。【主な内容】1部　【理論編】ベイズ統計モデリングの基本　1.はじめよう！　ベイズ統計モデリング　2.統計学の基本　3.確率の基本　4.確率分布の基本　5.統計モデルの基本　6.ベイズ推論の基本　7.MCMCの基本／2部　【基礎編】RとStanによるデータ分析　1.Rの基本　2.データの要約　3.ggplot2によるデータの可視化　4.Stanの基本　5.MCMCの結果の評価　6.Stanコーディングの詳細／3部　【実践編】一般化線形モデル　1.一般化線形モデルの基本　2.単回帰モデル　3.モデルを用いた予測　4.デザイン行列を用いた一般化線形モデルの推定　5.brmsの使い方　6.ダミー変数と分散分析モデル　7.正規線形モデル　8.ポアソン回帰モデル　9.ロジスティック回帰モデル　10.交互作用／4部　【応用編】一般化線形混合モデル 1.階層ベイズモデルと一般化線形混合モデルの基本 2.ランダム切片モデル 3.ランダム係数モデル／5部　【応用編】状態空間モデル　1.時系列分析と状態空間モデルの基本 2.ローカルレベルモデル 3.状態空間モデルによる予測と補間 4.時変係数モデル　5.トレンドの構造　6.周期性のモデル化　7.自己回帰モデルとその周辺　8.動的一般化線形モデル：二項分布を仮定した例　9.動的一般化線形モデル：ポアソン分布を仮定した例
Previous page
  1. 本の長さ
    549ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 付箋メモ
    Kindle Scribeで
  4. 出版社
    講談社
  5. 発売日
    2019/7/10
  6. ファイルサイズ
    88426 KB
  7. Page Flip
    有効
  8. Word Wise
    有効にされていません
  9. タイプセッティングの改善
    有効
  10. すべての詳細を表示
Next page
この本はファイルサイズが大きいため、ダウンロードに時間がかかる場合があります。Kindle端末では、この本を3G接続でダウンロードすることができませんので、Wi-Fiネットワークをご利用ください。

商品の説明

著者について

馬場 真哉
Logics of Blue(https://logics-of-blue.com/)というWebサイトの管理人

著 書『平均・分散から始める一般化線形モデル入門』(プレアデス出版,2015年)
『時系列分析と状態空間モデルの基礎:RとStanで学ぶ理論と実装』(プレアデス出版,2018年)
『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書』(翔泳社,2018年)

登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B07WFD5RFS
  • 出版社 ‏ : ‎ 講談社 (2019/7/10)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2019/7/10
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 88426 KB
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
  • 本の長さ ‏ : ‎ 549ページ
  • カスタマーレビュー:
    4.5 5つ星のうち4.5 102個の評価

著者について

著者をフォローして、新作のアップデートや改善されたおすすめを入手してください。
馬場 真哉

馬場 真哉

Brief content visible, double tap to read full content.
Full content visible, double tap to read brief content.

著者の本をもっと発見したり、よく似た著者を見つけたり、著者のブログを読んだりしましょう

カスタマーレビュー

星5つ中4.5つ
5つのうち4.5つ
102グローバルレーティング

この商品をレビュー

他のお客様にも意見を伝えましょう
カスタマーレビューを書く

上位レビュー、対象国： 日本

こと
5つ星のうち5.0 分かりやすい
2023年3月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
授業の予習のために購入、ちょっと読んだところ初心者の私にも分かりやすかった。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
石山　仁
5つ星のうち5.0 痒いところに手が届く参考書
2023年2月15日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
目的を明確に導いてくださっているので、初心者にもとてもわかりやすいですし、読んでいて楽しいです。
実際にRを動かしながら実践を通して身につけられます。
混合マルコフ劣化ハザードモデルのベイズ推計を実装する機会があったのですが、この本のおかげで理解が進み、動かすことができました。心から感謝申し上げます！🤗🌈✨
5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
fliz
5つ星のうち4.0 具体例で理解しやすい本
2021年8月30日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
具体例を見ながら理解できる。非常にわかりやすい。緑本を読んだ後に読みましたが、不明であった点が理解できるようになりました。例題を入力しながら試してみました。この本には書いていませんでしたがone driveを使っているとrstanの実行時にエラーが出るので、外して使うと良いです。その他だけ星⭐️一つマイナスしました。おすすめします。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Amazon カスタマー
5つ星のうち5.0 本質を理解しながら手軽にベイズ推定可能
2022年10月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
この本大好き。

数学アレルギーの人間ですが、可読性が高く大満足です。

バイアスがあると思いますが、広すぎず浅すぎず、ベイズの考え方だけでなく、頻度主義にも触れられる。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
J
5つ星のうち3.0 読ませる工夫が欲しい
2022年11月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
丁寧にゆっくり読むと言いたいことがわかるが，もっと簡潔な書き方があるのではと思ってしまう．
数学が得意な人にはじれったいかも．
普通の人にはいい本です．
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Izy
5つ星のうち5.0 わかりやすい
2020年6月28日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
「データ解析のための統計モデリング入門」のベイズ 部分を中心にして、今風(stan)にした本。つまり、同じくらいわかりやすい。

また、「StanとRで統計モデリング」と比べて初級向けなので、あちらほど細かくはなくわかりやすいが一方で本書は細かい部分の記載は少ない。そのため、こちらで学んで、「Stanと〜」に進むのが良さそう
17人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
篠原邦彦
5つ星のうち5.0 最高のテキスト
2019年12月22日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
　６７才にしてベイズとStanに出会いました。この１年間、様々な関連図書を購入し、実務に役立てようと勉強してきましたが、馬場先生のこの本に出会って具体的な統計モデリングの手法が理解できました。初学者には最高のテキストになると思います。
43人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
さいとお@宇都宮
5つ星のうち4.0 ベイズモデルの最初の1歩に最適
2019年7月23日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
2019年7月現在、ベイズを「なんも知らんからやってみて覚える」人にはお勧めします。
美点：
・サンプルコードとサンプルデータがダウンロードでき、すごく簡単に始められる
・平均値の推定から階層ベイズと時系列モデルまで体系的に展開されており、理解が進めやすい。コメントもちゃんとついている
・サンプルならではとはいえ、収束が速い
欠点：入門書なので
・実務データで同じようなモデルを組むとモデリングは遅いしWarningの嵐になるのは覚悟しよう
・複雑なベイズモデルの収束には各種チューニングテクニックが要るけど、本書の範囲ではない
・理論の細かいところが好きな人には参考文献がちょっと少ないかも
です。
なお緑本はモデリングの考え方を学ぶにはいい本なので、BUGSでやる必要はなくとも読んで損はありません。

以下統計モデルで昔苦労したおじさんの愚痴です。
久保先生の緑本で階層ベイズモデルというものを知ったものの使いこなせなかったクチです。
Rのコード覚えるだけで大変なのにStanとかBUGSとか別のコードまで覚えてられませんよ……
と思っていたら、いつの間にかRとほぼ同じ表現でベイズモデルを記述し、MCMCが自動で走る時代が来ておりました。
時の流れとは恐ろしいものです。
76人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
問題を報告

この商品には、不適切な内容が含まれていますか?
報告
この商品は、著作権を侵害していると思いますか?
報告
この商品には、品質または書式設定の問題が含まれていますか?
報告