Excelでスッキリわかるベイズ統計入門

  • 日本実業出版社
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本棚登録 : 206
感想 : 17
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  • Amazon.co.jp ・本 (232ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784534047694

作品紹介・あらすじ

経済系・心理系・情報科学系・生物系の学生、戦略立案にかかわるビジネスマンに最適、一番わかりやすいベイズ統計入門書の決定版。

感想・レビュー・書評

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  • 詳細は、こちらをご覧ください
    あとりえ「パ・そ・ぼ」の本棚とノート
     → http://pasobo2010.blog.fc2.com/blog-entry-949.html

    ベイズ関連の本を 何冊か読んでいます。
    1冊は、手元において 繰り返し読んで 実習したい。

    2016/10/30~10/31 実習するのにピッタリの本です。
    この本を、購入することにしました。

  • これも借りてきて少ししか読めなかった。

  • 他のベイズ入門書(それこそ「漫画でわかるベイズ統計」的な)ではしっくり腹落ちしなかったが、この本だとステップごとに丁寧に身近な例題で解説。EXCELでの計算方法も示してくれるので、実際に数字を変えたりしながら肌感を掴むのにはとてもよかった。
    中盤辺りから尤度の計算方法について紹介が薄い部分もみられたので、理解が若干あまい部分ができてしまったものの、ベイズビギナーには良書だと思う。

    MCMCについての説明はないので他にあたったほうが良い。

  • 詳細は、こちらをご覧ください
    あとりえ「パ・そ・ぼ」の本棚とノート
     → http://pasobo2010.blog.fc2.com/blog-entry-949.html

    ベイズ関連の本を 何冊か読んでいます。
    1冊は、手元において 繰り返し読んで 実習したい。

    2016/10/30~10/31 実習するのにピッタリの本です。
    この本を、購入することにしました。

  • ベイズ関連の本を 何冊か読んでいます。
    1冊は、手元において 繰り返し読んで 実習したい。

    2016/10/30〜10/31 実習するのにピッタリの本です。
    この本を、購入することにした。

    2016/08/09  予約 2016/09/30 借りる。10/27 読み始める。2016/10/30 購入 
    Excelでスッキリわかるベイズ統計入門 [単行本] 

  • 概要はしっかりわかった。

    [more]

    ベイズの理論の性質
    ・理由不十分の原則=わからないときには確率は平等。これが使えるから融通が効く。
    ・ベイズ更新=すでに得られている確率情報から新しい確率情報を得る。この関係を図示する一つの方法がベイジアンネットワーク

    ベイズ統計に用いられる式は2つ
    1)原因がH1〜Hnに分けられるとき、データDの原因がHiである確率を求める式
    2)母数θについての確率分布の関係を表す式

    ベイズの定理:原因と結果を逆転させて確率を考えるための定理
    同時確率:2つの事象が同時に起こる確率 P(A∩B)
    条件付き確率: P(B|A) Aの条件下でBが起こる確率
    乗法定理:P(A∩B)=P(A) P(B|A)

    確率分布
    ・一様分布
    ・ベルヌーイ分布 2値の分布
    ・正規分布
    ・ベータ分布 尤度と相性が良い。

    母数:確率モデルを規定するパラメータ
    最尤推定法 尤度関数が最大になる母数を推定値とする

    ベイズの定理
     P(H|D) = P(D|H) P(H) / P(D)
     仮定(Hypothesis)と結果(Data)について

    人は事前確率にうといようだと行動経済学で言われる。

    逐次合理性:ベイズ更新を用いてもデータ入力順に依存しない。
    ナイーブベイズ分類=単純ベイズ分類  単語間の相関を無視する。同時確率はそれぞれの事後確率の積とする。


    ベイズ統計学: 母数が確率変数。 古典的な統計学は母数が定数として考える。

    事後分布を求める積分を計算する2つの考え方
    ・自然な共役分布  簡単に計算できるモデルを作る
       事前分布と事後分布が同じタイプの分布となるようにモデルを選択する。
       例えば正規分布を選ぶと同じ分布となる。ポアソン→ガンマ など。
    ・MCMC法      計算の正確さは犠牲にしても複雑なモデルを扱う。

    共役(きょうやく)は2つのものがセットになって結びついていること
    物理: 共役な物理量どうしの積はエネルギーの次元 位置・運動量など。

    期待損失最小化 最大事後確率推定法=MAP推定法で求める
     事後確率、事後分布を用いるのが従来の統計学と異なる。

    ベイズ理論による回帰分析では過去のデータを現在のデータに取り込むこと(事前分布)ができる。

    最後の辺りはざっと見るだけにした。
    eof

  • ある(2018/09/26)

  • 例題がいくつかあって分かり易かった気がする

  • 前半のベイズの定理に関しては非常にわかりやすかったです。ただ後半のベイズ統計に入ると、とたんにわかりにくくなりました。
    計算式とグラフが多く、説明が少なくなります。途中の仮定を置いた意味や何故仮定をおくのか、またベイズ統計の実践的な意味合い、なぜベイズ統計が必要で、その実用的な有用性、ベイズ統計を使用しなければならない必要性がどのようにして生まれたのかなど、背景から現実への応用を含めてもっと詳しく知りたかったです。

  • まぁまぁぐらい.道具としてのベイズ統計の方がよかったかな?

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著者プロフィール

涌井 良幸(わくい よしゆき)
1950年、東京生まれ。東京教育大学(現、筑波大学)理学部数学科を卒業後、教職に就く。現在はコンピュータを活用した教育法や統計学の研究を行なっている。
著書に『「数学」の公式・定理・決まりごとがまとめてわかる事典』『高校生からわかるフーリエ解析』『高校生からわかるベクトル解析』『高校生からわかる複素解析』『高校生からわかる統計解析』(以上、ベレ出版)、『統計学図鑑』『身につくベイズ統計学』(以上、技術評論社)、『統計力クイズ』(実務教育出版)、『道具としてのベイズ統計』『Excelでスッキリわかるベイズ統計入門』(以上、日本実業出版社)などがある。

「2023年 『数学教師が教える やさしい論理学』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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