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- Amazon.co.jp ・本 (240ページ)
- / ISBN・EAN: 9784774180748
作品紹介・あらすじ
ベイズ統計学をきちんと身につけたい人に最適な教科書。本書は、豊富なグラフや例題で、複雑なベイズ理論をわかりやすくていねいに解説しています。ベイズ統計学の入門書として最適です。
感想・レビュー・書評
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初級者の自分にとってはベストマッチの良書でした。
ちょうど仕事でかがえてる課題にしっくりくるロジックだったのも大きい。
同じシリーズは続けて読む価値あり。
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・参考図書指定科目：「データサイエンスのための確率統計」
＜OPAC＞
https://opac.jp.net/Opac/NZ07RHV2FVFkRq0-73eaBwfieml/6b9mMqJXBHLXl_k6AR5CNx3VOvl/description.html
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ベイズ統計1冊めにはちょうど良いレベル感だったかな。
事例多めなのと簡単な言葉に言い換えてあるので直感的に掴みやすかった。かといって数式がないような類のものではないし。これでさらっと雰囲気掴んで、緑本って感じかね。
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ベイズ理論について、全く知らないので わかりやすい入門書を読むことにしました。
身につく ベイズ統計学 (ファーストブックSTEP) 入門者のための標準テキスト
内容 ： ISBN 978-4-7741-8074-8
豊富なグラフや例題で、複雑なベイズ理論をわかりやすくていねいに解説した、入門者のための標準テキスト。
高度の数学はできるだけ回避し、直観的な記述を採用する。
目次 ：
◆序章 ベイズの理論の考え方
◆1章 ベイズ理論のための確率・統計の基本
1.1 確率の定義と公理
1.2 条件付き確率と乗法定理
1.3 試行の独立と反復試行の確率の定理
1.4 確率変数と確率分布
1.5 尤度関数と最尤推定法
1.6 同時分布と周辺確率、周辺分布
◆2章 ベイズの定理とその応用
2.1 ベイズの定理
2.2 ベイズの定理の変形とベイズの基本公式
2.3 事前確率の大切さ
2.4 理由不十分の原則とベイズ更新
2.5 ナイーブベイズ分類
2.6 パターン認識とMAP推定
◆3章 ベイジアンネットワーク
3.1 ベイジアンネットワークとは
3.2 簡単なベイジアンネットワークの計算法
3.3 ベイジアンネットワークの実際の計算
◆4章 ベイズ統計学の基本
4.1 ベイズ統計学の基本公式
4.2 ベイズ統計学の簡単な例(1)… 離散的な母数の場合
4.3 ベイズ統計学の簡単な例(2)… コインの表裏の出方
4.4 ベイズ統計学の簡単な例(3)… 缶ビールの内容量
◆5章 ベイズ統計学の応用
5.1 ベルヌーイ分布とベイズ統計学
5.2 二項分布とベイズ統計学
5.3 正規母集団の母平均とベイズ統計学
5.4 頻度論の推定とベイズ統計学
5.5 MAP推定法とベイズ統計学
5.6 モデルの評価とベイズ因子
5.7 回帰分析とベイズ統計学
◆6章 自然な共役事前分布
6.1 ベイズ統計学と自然な共役事前分布
6.2 ベルヌーイ分布、二項分布の自然な共役事前分布
6.3 二項分布と自然な共役事前分布の有名な応用例
6.4 正規分布の自然な共役事前分布(母分散既知の場合)
6.5 正規分布の自然な共役事前分布(母分散未知の場合)
6.6 ポアソン分布の自然な共役事前分布
◆7章 階層ベイズ法とMCMC法
7.1 古典的統計モデルと最尤推定法
7.2 階層ベイズ法の考え方
7.3 階層ベイズ法の具体例
7.4 階層ベイズ法をMCMC法により計算
付録A 7章の§7-1、7-3の例題のデータ
付録B ベイズ統計で利用されるExcel関数
付録C 一般的な線形回帰モデルの事後分布の算出
付録D 正規母集団のときの自然な共役事前分布(母分散既知のとき)
付録E 逆ガンマ分布とガンマ分布の関係
付録F 正規母集団のときの自然な共役事前分布(母分散未知のとき)
付録G MCMC法のしくみ
付録H 階層ベイズ法の問題をMCMC法で計算
索引
著者 ：
涌井良幸 1950年東京都生まれ。東京教育大学(現・筑波大学)数学科卒業。教職を経て、ライター。
涌井貞美 1952年東京生まれ。東京大学理学系研究科修士課程修了。教員などを経て、サイエンスライター。
2016/06/04 予約 6/14 借りて読み始める。8/16 ？ いったん返却。
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著者プロフィール
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