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StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) 単行本 – 2016/10/25

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商品の説明

内容紹介

近年,確率分布を使った数理モデルをデータにあてはめることで現象の理解と予測を促す「統計モデリング」が注目されている。既存の手法と比べた時の利点は解釈のしやすさと予測のよさの両立である。解釈がしやすいので,モデルに含まれる値を推定した後で次のアクションにつなげやすい。このため現実のデータ解析に極めて有効な手法と評価されている。
背景には,コンピュータの計算速度の向上,大規模のデータが入手しやすくなったこと,モデリングの試行錯誤を極めて簡単にする確率的プログラミング言語の進歩がある。こうした言語の中から,本書ではフリーソフトであるStanを紹介する。Stanは優れたアルゴリズムを搭載し開発も急速に進んでいるパッケージであるが,R用のパッケージであるRStanが並行して公開されているためRから手軽に利用することができる。Stanの記述力は高く,階層モデルや状態空間モデルをわずか30行ほどで書くことができ,推定計算も自動で行なわれる。さらに解析者の問題にあわせたオーダーメイドの拡張が簡単に可能だ。
一般にベイズ統計を扱う書籍は初歩的な内容にとどまるものか,難解な数式が多く実際の問題への応用が難しいものが多い。しかし,本書はこれらの書籍とは一線を画し,現実のデータ解析を念頭に置いて非常に実践的な内容に仕上げた。本書でStanとRを介して身につけた統計モデリングの考え方は,Stanの文法が変化しても,他の統計モデリングツールを扱う場合にも,大いに役に立つと確信している。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

松浦/健太郎
1980年愛知県生まれ。2003年東京大学教養学部基礎科学科数理科学コース卒業。2005年東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修士課程修了。現在は製薬企業にて臨床試験のデザインに従事。専門:統計モデリング、データサイエンス、バイオインフォマティクス、複雑系の物理

石田/基広
1989年東京都立大学大学院博士後期課程中退。現在、徳島大学総合科学部教授。専攻:テキストマイニング(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)

登録情報

  • 単行本: 264ページ
  • 出版社: 共立出版 (2016/10/25)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4320112423
  • ISBN-13: 978-4320112421
  • 発売日： 2016/10/25
  • 梱包サイズ: 26 x 18.2 x 2.2 cm
  • おすすめ度： 5つ星のうち 5.0 4件のカスタマーレビュー
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5つ星のうち 5.0医療系学部でStanを勉強したい方に!!
投稿者 chemoph 投稿日 2017/3/8
Amazonで購入
R使用歴2年(ある程度のRプログラミングは可能レベル)、薬学部博士課程が読んだ感想です。

本書には随所に医療を題材とした内容が散りばめられています。

特に薬学部出身者にはとっつきやすい内容が多いと思います。

StanとRコードも充実しており、実践的に学習することが可能です。

ggplot2による描画もあり、データの見せ方も参考になると思います。
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5つ星のうち 5.0Stanを使ったベイズ統計モデリングについてとても親切に説明してくれる本
投稿者 mokemokechicken 投稿日 2017/2/11
Amazonで購入
Stanを全く知らずにこの本を読みましたが、Stanの良さや使い方がわかりやすく説明されています。
Stan自体は独立したソフトウェアなので、RからだけでなくPythonなどからも使うことができますので、
「R」とタイトルにありますが、Rを知らずにPythonに慣れている人でも読んですぐに使える内容だと思います。

事例も豊富でイメージがしやすく、自分のやりたいモデリングに近い事例から発展させて使えることも多いのではないでしょうか。
ベイズ統計モデリングをしたいならStanはかなり便利ですし、Stanを勉強したいならこの本を読んでも絶対に損はしないと思います。
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5つ星のうち 5.0さあ，始めよう！私たちの出番ですよ！
投稿者 Kosugitti 投稿日 2016/11/14
心理学をやっている者です。

これほどまでに出版を待ち望んでいた本は最近珍しいぐらい。そして期待通りの最高の仕上がりでした。
ベイジアンモデリングはこれから心理学界でも広まっていく手法だと思いますが，その中でもつかきがっての大変便利なStanについて，これほどまでに詳細で体型だった描かれ方をしている本は本邦初です。

前半はベイズ統計学とはどのようなものか，についての解説から，MCMC法で何がどのようにわかるか，を丁寧に解説してあります。
特に3章の「統計モデリングの手順」は，改めてきちんと書いている本がなかったので，とても感動でした。
そして少し使い始めるとよく引っかかるエラーについて，9章ではエラーメッセージとともに解説があるし，10章ではモデル側の問題点の改善法も書いてあるので，実践する際は必ず役に立ちます。

11章，12章はモデルの展開について，今後色々な可能性を考えさせてくれる，そんな章でした。

型にはまった分析方法ではなく，自由にモデリングができる，という喜びを，本書を手に入れることで感じることができます。
ベイズ統計学は，この本のおかげでやっと我々ユーザーのところに来たな，という印象です。

さあ，私たちの出番ですよ！自分のデータを使って自由なモデリングを楽しみましょう！
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5つ星のうち 5.0江戸川Bayesian
投稿者 ココ 投稿日 2017/6/6
例題とCodeがわかりやすく、STAN/Ｒに関するノウハウも詰まっている本です。これからSTANを使う人たちにとって最適な本とおもいます。
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