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)

著者 :
  • 岩波書店
4.29
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本棚登録 : 506
レビュー : 33
  • Amazon.co.jp ・本 (272ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784000069731

作品紹介・あらすじ

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。

感想・レビュー・書評

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  • 内容は本の名前のとおり.
    意味も理解しないまま「ゆーい差検定」をするような状況からの脱却をしてほしいらしい.
    平たい表現で説明してくれていてわかりやすい.
    他の統計の本もいろいろ読んでのことだが,有意差検定であれモデリングであれ,結局は実験デザインを自分でちゃんと考えましょうというのがオチなんだろうなという気持ちを抱いた.

  • 統計の理論式は必要最小限に抑え,ややこしい計算もRの関数を呼び出して計算するという方針により,統計モデリングのエッセンスがきれいにまとまっている本.タイトル通り入門によいと思うが,逆に初級者ではなくても,詳しくない部分の把握や知識の整理に役立つと思う.脱入門と,次のステップへつながる参考文献が書かれているのもよい.
    一般線形モデル(GLM)から,実用で表れる(人間には測れないという意味での)個体差・場所差を入れる一般線形混合モデル(GLMM)への展開や,GLMとベイズの対応の後にGLMMと階層ベイズを対応させる展開が興味深かった.空間を考慮した階層ベイズは乱数生成の応用の一種だと思うけど.
    ちなみに,ソースコードを書きながら読み進めていく類いの本.

  • 大学は化学の実験系で統計学なんて全く触らず、ベイズいず何?くらいのテンション。少し統計でも勉強したら仕事の幅も広がるかもと思って購入。大学で初歩の線形代数とか微積は学んでるつもり。
    身構えたけれど、思ったほど重たくない。定理の証明などの厳密な話は専門書に任せて、数学的背景をちゃんと踏まえてどう現実の課題に対して統計を応用しましょうかという感じ。
    巷に出回る数学的背景をすっ飛ばした統計ハウツー本が気持ち悪い理系の人間には凄く有難い。これを勉強した上で数学の統計学の教科書を読むと、そっちのモチベーションも保てそう。

  • (図書館員のつぶやき)
    わからない分野なので書けないですが・・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→とのことです。ぜひ学んでいる人、一度手にしてみてはどがんですか。

  • 3693円購入2018-03-28

  • ***
    「正規分布が前提」のLMに対して,GLMは「何でもかんでも正規分布ってのはおかしいだろう」という方向への拡張であると考えてもよいでしょう。(p.6)

  • rを使ったポアソン回帰、glm、ベイズ、MCMC。winbugsはMacBookだとうまく使えず後半はrを動かしながらできなかったが、途中まではrのコーディングも含めて分かりやすく記述されている。

  • 普通の統計学の教科書とは違い、数式が比較的少なく、読みやすい。正規分布のデータしか扱えない直線回帰等のLMから、より複雑な現実の事象を説明できるよう、GLM、GLMMへ順に発展していく形で解説されていたり、パラメータの推定方法も解析的推定から数値計算的推定へ発展していく形で解説されていたりして、流れがわかりやすい。

    わかりやすいが、機械学習によるモデリングとの違いがわからず、ビジネス上ではどう使い分けていいかがわからず、もやもやした状態で読了。このあたりを説明してくれている書籍があるとありがたいが…

  • 配架場所 : GP資料
    請求記号 : GP@417@K100@1
    Book ID : 80600063240

    http://keio-opac.lib.keio.ac.jp/F/?func=item-global&doc_library=KEI01&doc_number=002283313&CON_LNG=JPN&

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