![Rで楽しむベイズ統計入門[しくみから理解するベイズ推定の基礎] (Data Science Library)](https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/61O3RZF6q1L._AC_UL160_SR124,160_.jpg)
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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
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