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2018年4月13日
前半のGLMなどの説明は、他の本と比べても間違いなく良いと思います。
正直、前半部分だけでも買う価値はあるかと思います。
後半への繋がりは良かったのですが、MCMC辺りは前半に比べると読みにくい印象です。

☆5でも良いと思いますが、良い本であることは既に保証されてる本なので厳しめにつけました
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2018年3月9日
自然科学系の統計学 を読む前に目を通すとより良い気がする。細かいところは説明せずに、イメージを持たせることに注力されているので、数式をごちゃごちゃやっているうちに目的を見失う事がないのが良い。理論の導入の背景とその結果が記してあるので、意味を理解した後で興味があれば理論の導出に他の書籍を当たることは人によっては必要かと思われる。工学系の自分にはこれで十分。
ハードカバーだが非常に読み易くスラスラ読める。多分二日有れば十分読みこなせる内容かと思われる。理論を理解した後に直ぐに現実世界で応用できるように書かれていると思う。

購入を考えている人に向けて
対象は「モデリングの基礎を身につけていない人」だが、レベル的には一通りの統計学の作法を理解して実践している人で、世の中の産業界で使われるような一般的な統計学については理論を人に教えられる位の理解度が無いと話が飛躍してしまうと思う。この本は一般的なモデリングを理解して使っている人が、「うーんこれで良いのかな?」「今より良い方法が有るような気がするんだけど」という段階での橋渡しだと思う。読める人には非常に易しく、読めない人にはチンプンカンプンかなと。
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2018年1月10日
数式はところどころ出てきますが、文系でもなんとか読める程度です。数式の意味なども書かれているので分かりやすいです。
また、筆者自身読みやすい文章を書くのが上手だと思います。
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2017年12月27日
確かに用いる統計モデリングの手法を把握して解析したいという方には向いていますし、指導教員が年配で「有意差の検定を行わない限り科学的データとして認められない」とか「目で見たものしか科学でない」とか「平均値は万能な指標」などのご自身の理解・経験・調査を過剰に正当化する方だったり、独学の必要のある場合は本書は統計モデリングの世界を一望するうえでとても有益です。

が、多くの方が良書といっているわりに、説明不足で決めつけが多かったり悪い技術を紹介したり、簡潔でなかったりするので、そういう欠点を書こうと思います。

・研究で実装すべきモデルは、本書や関連する参考文献で紹介されているような単純なモデルばかりではありません。本書を手に取る方は既に統計学の限界に気づきページをめくられているので、統計学の批判はいらないのでもう少し説明できると思うのですが・・・。
何より本書の欠点は紹介されている統計モデリングの説明は、概ねネット(英語版wikipedia)で説明されていることが多いことです。
実装自体も単純で概ねRのマニュアルを眺めればすぐにできます。
本書を初学者の必読の書物と位置づける方がなぜたくさんいるのかよくわかりません。
統計モデリングの手法を理解するには、一般化線形モデル入門 原著第2版 (JDobson)や
カテゴリカル・データ解析入門(Agresti)などのほうが紹介されている項目が多く、その解説も丁寧でわかりやすいし、引用しやすかったです。

・説明不足な点や正しいとはいえない事柄が多く、疑問の多く残る箇所がありました。例えばランダム効果の定義や実装、オフセット項を用いなければならない理由、割り算モデルは駄目な理由、ご自身で使うとまずいと述べられている交互作用にページを割くなど。特にランダム効果などは、「場所差と個体差を説明可能」としていますが、潜在変数や交絡因子を適用した場合での違いがわかりにくい。そして図を中心に説明されているので、実装後は数学的にどうなっているか?もわかりにくかったです。
他にロジスティック回帰分析の項目は問題設定していたあとは、何について議論されているのかについて明文化されていないまま説明がつづくので、逐一、前に戻り、理解しなければならず非常にストレスフルです。
ただしAICやGLM、GLMM、階層ベイズの概要等の説明は、ガチガチの統計学の書物をいきなり読むよりもわかった気になり、今後のモチベーションにつながりました。
13人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2017年12月17日
データを取るとはなんぞやという事が詳しく書いてあります。
Rを使わない人でも、なんらかのサンプルから得られたデータ・数字に触れる機会がある人は
誰もが一度読んでおくべき良本です。
研究室の自主ゼミでも使用しましたが、とても好評でした。
仲間と精読することをお勧めします。
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2017年7月21日
岩波データサイエンス Vol.1から本書と通読してみました。
良書です。この組み合わせの通読はお勧めできます。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2017年5月4日
図が多く、理解しやすいです。
岩波データサイエンス Vol.1の方が更にかみ砕いて書いてあるので、そちらから入るのも良いかもしれません。
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2016年12月16日
内容がとても丁寧に書かれていたので、理解するのに苦労しなかった。
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2016年9月22日
緑本,として知られる有名書。

人気の秘訣は

・筆致が軽快なこと
・気の利いた図表が多いこと
・ベイズへの導入を丁寧に記述していること
・空間統計についても触れていること

などであろうか。

おススメの一冊です。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2016年8月29日
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。
8人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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