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最終更新日:2017.05.16

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ジャンル統計応用統計

シリーズ: シリーズ〈統計科学のプラクティス〉 2

Rによるベイズ統計分析

ベイズ統計分析

A5/180ページ/2010年03月25日
ISBN978-4-254-12812-3 C3341
定価3,132円(本体2,900円+税)

照井伸彦 著

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紀伊國屋書店 旭屋倶楽部 東京都書店案内

事前情報を構造化しながら積極的にモデルへ組み入れる階層ベイズモデルまでを平易に解説〔内容〕確率とベイズの定理/尤度関数,事前分布,事後分布/統計モデルとベイズ推測/確率モデルのベイズ推測/事後分布の評価/線形回帰モデル/他

目次

目 次

1. 確率とベイズの定理
1.1 ベイズ統計学の歴史と背景
1.2 ベイズの定理

2. 尤度関数,事前分布,事後分布
2.1 尤度関数
2.2 事前分布

3. 統計モデルとベイズ推測
3.1 統計モデル 13
3.2 ベイズ推測
3.3 仮説検定
3.4 情報の更新:Bayesian updating
3.5 予測分布

4. 確率モデルのベイズ推測
4.1 離散分布のベイズ推測
4.2 連続分布のベイズ推測:一変量正規分布
4.3 多変量正規分布のベイズ推測

5. 事後分布の評価
5.1 モンテカルロ法
5.2 モンテカルロ法による積分評価――非繰返しモンテカルロ法―― 
5.3 繰返しモンテカルロ法:マルコフ連鎖モンテカルロ
5.4 MCMCの収束判定法
5.5 確率分布からの乱数発生法

6. モデル選択
6.1 モデルに対する事後確率と事後オッズ 72
6.2 正則事前分布とベイズファクター
6.3 周辺尤度
6.4 MCMCを用いた周辺尤度の計算 
6.5 DIC
6.6 ベイズ情報量基準と周辺尤度

7. 線形回帰モデル(I)
7.1 連続従属変数回帰モデル

8. 線形回帰モデル(II)
8.1 制限従属変数回帰モデル
8.2 打ち切りデータの回帰モデル
8.3 二項プロビットモデル
8.4 二項ロジットモデル
8.5 多項離散選択モデル
8.6 多項プロビットモデルのデータ拡大
8.7 多項ロジットモデル

9. 動学ベイズモデル
9.1 時系列データと動学モデル
9.2 モデルの構造
9.3 古典的時系列モデル

10. パネルデータの統計モデル(I)――階層ベイズ回帰モデル――
10.1 パネルデータの構造
10.2 階層モデルの構造
10.3 階層回帰モデルと異質性の推測
10.4 階層モデルの事後分布

11. パネルデータの統計モデル(II)――階層ベイズ離散選択モデル――
11.1 階層ベイズ離散選択モデルの構造
11.2 階層ベイズ多項プロビットモデル
11.3 階層ベイズ多項ロジットモデル

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「Rによるベイズ統計分析」1刷の正誤表(119.1KB・)

「Rによるベイズ統計分析」1刷の正誤表です。2刷り以降は修正されている分です。