¥ 4,104
通常配送無料 詳細
在庫あり。 在庫状況について
この商品は、Amazon.co.jp が販売、発送します。 ギフトラッピングを利用できます。
データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形... がカートに入りました

お届け先住所
アドレス帳を使用するにはサインインしてください
または
-
正しい郵便番号を入力してください。
または
この商品をお持ちですか? マーケットプレイスに出品する
裏表紙を表示 表紙を表示
サンプルを聴く 再生中... 一時停止   Audible オーディオエディションのサンプルをお聴きいただいています。
この画像を表示

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

5つ星のうち 4.4 23件のカスタマーレビュー

その他()の形式およびエディションを表示する 他のフォーマットおよびエディションを非表示にする
Amazon 価格
新品 中古品
単行本
"もう一度試してください。"
¥ 4,104
¥ 4,104 ¥ 5,074

AmazonStudent

Amazon Student会員なら、この商品は+10%Amazonポイント還元(Amazonマーケットプレイスでのご注文は対象外)。

click to open popover

キャンペーンおよび追加情報


よく一緒に購入されている商品

  • 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)
  • +
  • はじめてのパターン認識
  • +
  • 統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)
総額: ¥10,368
ポイントの合計: 412pt (4%)
選択された商品をまとめて購入

Kindle 端末は必要ありません。無料 Kindle アプリのいずれかをダウンロードすると、スマートフォン、タブレットPCで Kindle 本をお読みいただけます。

  • Apple
  • Android
  • Android

無料アプリを入手するには、Eメールアドレスを入力してください。



【Amazon Global】OTAKU Store
Figures, Video Games, Blu-ray, DVD and Music of Japanese Anime, Games and Pop Culture Shop now

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。

商品の説明をすべて表示する

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 23件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 4,156位 (本の売れ筋ランキングを見る)
  • さらに安い価格について知らせる
    この商品を出品する場合、出品者サポートを通じて更新を提案したいですか?

  • 目次を見る

この商品を見た後に買っているのは?

カスタマーレビュー

トップカスタマーレビュー

形式: 単行本 Amazonで購入
良い点
・わかりやすい。数学力が要らない。
・ベイズ統計について説明している。

悪い点
・相互作用はモデルに使わないほうが良いという記述。
・実験計画や標本抽出、ひいては予測と因果推論の区別を著者が理解してない所。
・対数変換は良くないという信念(?)。実際にはパラメータが多い分、対数変換で当てはめたほうが
予測やAICが良い場合が多々あります。

変なことを書いてなければ星5でした。
コメント 4人のお客様がこれが役に立ったと考えています. このレビューは参考になりましたか? はい いいえ 評価を送る...
フィードバックありがとうございました。
申し訳ありませんが、お客様の投票の記録に失敗しました。もう一度試してください。
違反を報告
形式: 単行本 Amazonで購入
鉄板です。お金があるなら買いましょう。
私は2年くらい前に購入しました。Rは使い方ちょっとわかったけどMCMCとかはいまいちです。
・ただの線形モデル(Excelの関数レベル)
・一般化線形モデル(Excelの関数レベルを何個かのシートに分ければできなくもない)
・階層ベイズモデル(Excelのマクロ……だときつい)
の、概略を知るには非常に適しています。
が、あくまで概略です。
・元データがダメだった場合どーすんの
・はずれ値がいっぱいあってさあ
・スパースモデリングってないの
というあたりには、別の本を参照ください。
コメント 5人のお客様がこれが役に立ったと考えています. このレビューは参考になりましたか? はい いいえ 評価を送る...
フィードバックありがとうございました。
申し訳ありませんが、お客様の投票の記録に失敗しました。もう一度試してください。
違反を報告
形式: 単行本 Amazonで購入
統計モデリングがデータを使う、我々のやるべきことであり、非常に大事な考え方であることは非常に理解できました。
これまでの分析手法では正規分布以外のデータ(往々にして得られたデータは正規分布ではない…)を上手く扱えないことも、勉強になりました。
また、記述されてある内容について、ある程度統計を学んできた(が専門家とは言えない)博士課程をでた自分にとっては理解できる内容で、平易なものと思えました。

ただし、研究者であるからには社会にいかに還元していくか、つまり得られた結果を社会にうまく伝えるようにしていくかを考えた時、統計モデリングで得られた結果をどのように活かすか、私の勉強不足なのでしょうが、そこまで活かすことが現時点では出来ないように感じました。
この本も結果からどのようなことが言えるのか、その解釈まで記述例があると非常によかったと思います。

きっと、その解釈ができないってことは、統計モデリングをわかったようでわかっていないのだろうと思いますが、統計ユーザーの立場からすると、本の執筆者にそこまで書いてもらえると、もっと統計モデリングがわれわれに近くなるように感じました。

今のままでは上手く使えないので、とりあえずしばらく統計モデリングは置いて、元来の分析に戻ろうと思います。
コメント 9人のお客様がこれが役に立ったと考えています. このレビューは参考になりましたか? はい いいえ 評価を送る...
フィードバックありがとうございました。
申し訳ありませんが、お客様の投票の記録に失敗しました。もう一度試してください。
違反を報告
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.
コメント 20人のお客様がこれが役に立ったと考えています. このレビューは参考になりましたか? はい いいえ 評価を送る...
フィードバックありがとうございました。
申し訳ありませんが、お客様の投票の記録に失敗しました。もう一度試してください。
違反を報告
形式: 単行本 Amazonで購入
 植物生態学のデータを例題にしながら、一般化線形モデル(ポアソン回帰など)から階層ベイズモデルまで、「統計モデリング」というものの考え方を基本からトレーニングするという本です。
 「みどりぼん」で検索すると出てくると思いますが、2014年6月から10月まで東京でこの本の読書会が行われていて、それに参加しながら読み進めていきました。
 解説はめちゃめちゃわかりやすくて、初学者(といっても統計学の入門書レベルは終えていることが前提)が独学で読んでもそんなに引っかかることなく読めると思います。数式はあまり出てこなくて、概念的な考え方を説明することに力を入れた本ですね。

 私は主に心理系のデータを扱うのですが、本書はとても参考になりました。
 分野にもよると思いますが、統計学入門みたいな感じの本で勉強を始めた場合、最初にやるのはおそらく平均値の差の検定(t検定や分散分析)や、単回帰分析などだと思います。
 それで最初の頃は、「統計モデル(モデリング)」という発想自体をあまりせずに済ましてると思うんですよね(基本的に正規線形モデルを前提に説明が進んでいくからです)。モデリングというのはつまり、現実の現象をうまく記述できるように、モデルの「形」を選択し、「パラメータ」を推定するという作業ですが、単回帰分析ぐらいまでしか勉強してない段
...続きを読む ›
コメント 10人のお客様がこれが役に立ったと考えています. このレビューは参考になりましたか? はい いいえ 評価を送る...
フィードバックありがとうございました。
申し訳ありませんが、お客様の投票の記録に失敗しました。もう一度試してください。
違反を報告

最近のカスタマーレビュー