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)
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2016年8月5日に更新
書籍情報
- ページ数:
-
272ページ
- 参照数:
- 544回
- 登録日:
- 2016/07/11
- 更新日:
- 2016/08/05
- 所有者:
-
H. Tarkunさん
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内容紹介
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紹介する。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、階層ベイズモデル化する方法を、RとWinBUGSの具体例を用いて説明する。
書籍情報提供: Google Books
読書履歴
2016/08/05
272ページ
2016/08/02
223ページ
2016/08/01
210ページ
無情報事前分布、MCMC
2016/07/31
194ページ
MCMC、ベイズ統計モデル
2016/07/30
167ページ
GLMM
2016/07/28
146ページ
2016/07/23
125ページ
ロジスティック回帰
2016/07/17
111ページ
AIC、Neyman-Pearsonの検定
2016/07/16
91ページ
実例を使ったAICの説明、勉強になる
2016/07/12
65ページ
他1件の履歴があります
taka_aki
Lv.305
正直後半は自分にとって難解でしたが前半は非常に分かりやすかったです。統計に関しては正直疎い自分の「なんでモデル化が必要？」と言う疑問に答えてくれました。
自然現象と言う複雑怪奇なものを数式でもって近似すると言う行為、個人的には好きです。当然そこには限界があるのですが。
