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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) 単行本 – 2012/5/19

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商品の説明

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説明する。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、それらをベイズ統計モデル化する方法を説明する。

内容(「BOOK」データベースより)

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。

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登録情報

  • 単行本: 272ページ
  • 出版社: 岩波書店 (2012/5/19)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 400006973X
  • ISBN-13: 978-4000069731
  • 発売日: 2012/5/19
  • 商品パッケージの寸法: 21.2 x 14.4 x 2.8 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.4 22件のカスタマーレビュー
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形式: 単行本
全くの初心者向けではないと思います。
ベルヌイ試行、2項分布、ポワッソン分布、正規分布、回帰やロジットモデルなど、基本的な統計学きちんと勉強したあとで、取り組むのがよいと思います。
特に、ベイズ統計を実践して行こうとするときのとっかかりとして、邦書のなかでは最も入りやすいものだと思います。
一般化線形モデルのさわり入門としても分かりやすい・・・・
AICについてもよくその意味が分かるように解説があります。
実践するにあたり、いろいろ悩んでいたことが解決できました!
私を含め、初心者ではないが、かといって数理にめっぽう強いわけでもない、悩める中級実践者の方々に、自信を持っておススメできます。
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形式: 単行本 Amazonで購入
情報系の院生ですが、ベイズの公式を知っていたくらいです。
評判が良さそうなので、買ってみました。
読みやすく、つまるところもなかったので3日くらいで通読できました。
ソースコードはサポートのWebサイトに置いてあるようで、これから見ていきたいと思っています。

線形モデルから階層ベイズモデルまでの発展を定性的に解説してあるので、階層ベイズモデルがなぜ必要なのか
統計初心者にもわかりやすい。
たぶんこの本以上に素晴らしく導入している解説は現段階では無いと思います。
MCMCの導入からギブスサンプリングの解説も素晴らしいの一言です。
今まで、MCMCもギブスサンプリングも知ったかぶりでしたがこの本を読んだおかげでちょっとわかってる顔がで
きるようになったと思います。

Rのサンプルコードがついていますので、統計モデリングしたいと思っても、何をしていいかわからない私のよ
うな人間には、非常に重要な足がかりを与えてくれています。

ただし、MCMCによるパラメータの推定にはWinBUGSを利用しており、Windows環境に限定されるのが少々痛いです。
また、推定の詳細な解説、アルゴリズムは敢えて踏み込んでおらず、初心者が統計モデリン
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投稿者 Shir 投稿日 2015/6/17
形式: 単行本
大学院修士1年の初めの方にこの本に出会いました。心理学系の大学院生です。
内容の詳細については既に数多くのレビューがあるので、私のような「文系学部・研究科に所属していて一応統計は講義で習ったし基礎的な分析は使ってるけど得意というほどではない」という方に向けて書きます。

本書は類書と異なり「最初に問題ありき」で語られるので、統計の「ユーザー」としては破格の読みやすいでした。例えば「肥料が植物の種子数に影響を及ぼすか?」など、常に具体的な問題設定から始まって分析を解説するので、私のようなビギナーには大変助かります。理論的な部分に深入りせず、なぜ統計モデリングが必要か?」「なぜ回帰分析などの線形モデルから一般化線形モデルに拡張する必要があるのか?」「帰無仮説検定の問題点とはなにか?」「良いモデルとはなにか?」などといったGLMを使うことの意義と注意点について丁寧に語られています。主に植物生態に関する分析例を扱っていますが、他の分野の方でもその点で理解に苦しむようなことはまったくなく、応用もすぐできると思います。

さらに非常に平易な言葉で書かれており、Rのコードもついているので本書に主に取り扱っているポアソン回帰とロジスティック回帰なら読んだその日に実践することもできるではないでしょうか。学部生でも基礎的な統計学を一通り習っていれば7章
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形式: 単行本 Amazonで購入
 本書の主題は一般化線形モデル(GLM),一般化線形混合モデル(GLMM),GLMのベイズモデル化です.このように書くと難しい本かと思われそうですが,二標本の検定や回帰分析といった統計学の基礎が分かっていれば十分読めるように書かれていますし,要求される数学の知識は高校レベルです.また,統計学的検定,最尤法などは改めて解説されており,知識を再確認できます.

 正規分布と直線関係の枠を取り払うことで一般化線形モデルが得られる,「人間が測定できない・測定しなかった個体差」を考慮に入れることで一般化線形混合モデルが作られる,複数のパラメーターを推定する際は最尤法ではなくマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の方が効率が良い,GLMMをベイズモデル化することで階層ベイズモデルとなり,個体差以外の要因の差も考慮できる,というように徐々に統計モデルが拡張されることが本書を読めば理解できます.また,逸脱度(deviance)やAIC(赤池の情報量基準),MCMCなどの数学的意味についても分かりやすく解説されています.私の知る限り,以上の内容はそれぞれ別の本に書かれており,それらを読むにはかなり数学・統計学の知識が必要です.本書は難しい内容を1冊の本で初学者にも理解できるよう書いてあり,統計学や実際のデータ解析に興味のある方にはお勧めしたいです.
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