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内容紹介
ベイズ法は、生態学が扱うような様々な形式をもつデータに対して、柔軟に対応する統計方法である。その点、ネイマンやピアソンらの確立した頻度主義的統計学のように、方法の形式に合わせてデータを採集しなければならない統計学とは異なる。これから生態学的研究を行おうとする若い学生、研究者にとって、ベイズ法は必須のデータ解析法になりつつある。
本書は、生態学のデータを解析しようとする学生、教員、研究者、技術者、その他の関係者にベイズ法を解説する入門書である。近年、コンピュータシミュレーション技術の発達と相まって、ベイズ解析の解を手軽に求めることができるようになった。そのため、欧米では、生態学のデータをベイズ法で解析する方法を推奨する本が、数多く出版されるようになっている。しかし、残念ながら日本では、まだ、そのようなよい解説書は見当たらない。本書は、日本の生態学関係者への入門書として、ベイズ解析を分かりやすく説明し、現場での数多くのデータ解析例を紹介するものである。
〔原著 Bayesian Methods for Ecology(Cambridge University Press 2007)〕
本書は、生態学のデータを解析しようとする学生、教員、研究者、技術者、その他の関係者にベイズ法を解説する入門書である。近年、コンピュータシミュレーション技術の発達と相まって、ベイズ解析の解を手軽に求めることができるようになった。そのため、欧米では、生態学のデータをベイズ法で解析する方法を推奨する本が、数多く出版されるようになっている。しかし、残念ながら日本では、まだ、そのようなよい解説書は見当たらない。本書は、日本の生態学関係者への入門書として、ベイズ解析を分かりやすく説明し、現場での数多くのデータ解析例を紹介するものである。
〔原著 Bayesian Methods for Ecology(Cambridge University Press 2007)〕
内容（「MARC」データベースより）
様々な形式をもつデータに対して、柔軟に対応する統計方法であるベイズ法。生態学のデータを解析しようとする人へ向けて、ベイズ解析を分かりやすく説明し、現場での数多くのデータ解析例を紹介する。
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形式:単行本
本書のタイトルのとおり、生態学を志す人向けで、事例もすべて生態学的事象が扱われている。特に実際に生態学でよく使う解析にベイズを応用するとどういう考え方になるのか、がフリーのプログラムも提示しながら説明されており、これからベイズを使おうとする人に役立つようになっている。ベイズ統計がわかりづらい理由として通常教わる頻度論的統計の考え方に慣れ過ぎてしまっているというのがある。頻度論で仮説採択の根拠として使われるP値が仮説の正しさの確率を表現するものでなく、ベイズ統計学はまさにその仮説の確からしさを表現するための方法であることが理解できれば、ベイズの考え方は半分以上わかったも同然であり、あとは単なる計算技術上の問題といってもいいくらいである。仮説の確からしさ、いわゆる事後確率を表現するため、事前情報を組み込むというのはベイズ統計の大きな特徴であるが、その根拠としてベイズの定理を用いることから自然に生じるものにすぎないし、またなぜそうしなければ仮説の確からしさが表現できないのか、も具体例をとおしてわかるようになっている。本書の前半の章はそうしたベイズ統計を理解するためのカギになる部分に説明が割かれており、少なくとも日本語で読める本でそうしたことを意識して説明している本はこれまでなかったと思う。ただその説明の順序なりが、もう少し体系的にうまく整理できたのではないか、と思える。そういう意味ではこれまでまったくベイズ関連の本をみたことがない人が手に取ると評価のわかれるところかもしれない。ベイズ統計を勉強するのにいくつか本をみてみたけど、いまいちよくわからない、という人にはターニングポイントになるような本ではないだろうか。
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