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)
- 岩波書店 (2012年5月19日発売)
- 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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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. -
個体差による過分散がある場合の対処法、パラメータをMCMCにて推定する方法などが参考になった。
Rでのコードで書かれているが、調べればPythonでも再現できるため無理に本書のコードを利用する必要はない。 -
通称「緑本」としてGLMや階層ベイズの入門書として定評がある。
以前私が読んだときは,GLMからベイズへの拡張が不自然であると感じ,いまいち何の入門書なのか分からなかった。 -
【電子書籍へのリンク】※学内ネットワーク環境で利用可能
https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hama-med/bookdetail/p/KP00026982/
【蔵書検索詳細へのリンク】*所在・請求記号はこちらから確認できます
https://opac.hama-med.ac.jp/opac/volume/468269"