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内容（「MARC」データベースより）
データを用いた定量的分析、データ分析の重要性が高まっている現在、日本ではまだまだマイナーな存在の「ベイズ分析」を紹介。初心者が理解できるよう、高度な数学や難解な話題を避け、ベイズ分析のエッセンスだけを解説。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
中妻 照雄
1968年徳島県に生まれる。1991年筑波大学第三学群社会工学類卒業。1998年ラトガーズ大学大学院博士課程修了。慶應義塾大学経済学部准教授。Ph.D.(経済学)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
1968年徳島県に生まれる。1991年筑波大学第三学群社会工学類卒業。1998年ラトガーズ大学大学院博士課程修了。慶應義塾大学経済学部准教授。Ph.D.(経済学)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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19 人中、16人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
ときにはくどいとも思えるほど説明が丁寧で、数式の展開もはしょることなく書かれておりわかりやすい。内容もベイズ統計学の基本的な考え方と、その手法の応用上重要なテクニックであるＭＣＭＣ法までを扱っており、今後さらに別の本を読むための基礎体力をつけてくれる。ＭＣＭＣ法の章を完全に理解するのは難しいが、できなくても、そもそもＭＣＭＣ法とはなんぞや？ということの見通しは得られるし、実務家にとってはそれでも十分だろう。具体例にはファイナンスの話しか出てこないが、そういう世界になじみがない私でも丁寧に説明されていたので十分理解できた。背景分野を問わず、ベイズ統計学を勉強するには非常に有益な本である。
9 人中、4人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
ファイナンス実務者です。
数学で修士号を保有しています。
現在、社会人として、修士課程で数理ファイナンスを専攻しています。
ベイズ統計の講義資料として、使用しています。
【感想】
'1.論理的ではない。
'2.例題が乏しい。
'3.実証例が乏しい
【理由】
'1.
・論理的展開がされていません。（説明が飛躍している箇所が多すぎて、数式を一から自分で構築しなければいけません）
・数式を用いず、要点だけが記述されています。
'2.
・なぜ、演習問題がこれほど少ないのでしょうか？（入門書ではないのでしょうか）
'3.
ギブスサンプラー
データ拡大法
メトロポリス・ヘイスティング
以上、３つのアルゴリズムの説明があるが、実証例が少ない。
加えて、数式に偏りすぎて、これだけで実際にコーディングできるのか？
（私は、別の参考書も使いました）
数式で概念を説明すべき部分を、日本語で特殊な事例を持ち出して、説明すること。
また、アルゴリズムの部分を抽象的な数式だけで説明したり、
もしくは特殊な事例だけで、一般化して説明したり、
何故、その分布を使うのかを説明していなかったり。。。
批判的になりましたが、本当に読みづらい本です。
「何が結論なのか？」
「何が仮定なのか？」
常にこのことを念頭に入れながら読む良い訓練になりました。
他に、日本語テキストで良書が見当たらないので、やむなく、この本を読まなければいけなかった
自分に反省しなければいけません。
数学で修士号を保有しています。
現在、社会人として、修士課程で数理ファイナンスを専攻しています。
ベイズ統計の講義資料として、使用しています。
【感想】
'1.論理的ではない。
'2.例題が乏しい。
'3.実証例が乏しい
【理由】
'1.
・論理的展開がされていません。（説明が飛躍している箇所が多すぎて、数式を一から自分で構築しなければいけません）
・数式を用いず、要点だけが記述されています。
'2.
・なぜ、演習問題がこれほど少ないのでしょうか？（入門書ではないのでしょうか）
'3.
ギブスサンプラー
データ拡大法
メトロポリス・ヘイスティング
以上、３つのアルゴリズムの説明があるが、実証例が少ない。
加えて、数式に偏りすぎて、これだけで実際にコーディングできるのか？
（私は、別の参考書も使いました）
数式で概念を説明すべき部分を、日本語で特殊な事例を持ち出して、説明すること。
また、アルゴリズムの部分を抽象的な数式だけで説明したり、
もしくは特殊な事例だけで、一般化して説明したり、
何故、その分布を使うのかを説明していなかったり。。。
批判的になりましたが、本当に読みづらい本です。
「何が結論なのか？」
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常にこのことを念頭に入れながら読む良い訓練になりました。
他に、日本語テキストで良書が見当たらないので、やむなく、この本を読まなければいけなかった
自分に反省しなければいけません。
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