モンテカルロ統計計算 = Monte Carlo Statistical Calculation

• 資料種別: 図書
• ISBN: 978-4-06-519183-5
• タイトル: モンテカルロ統計計算
• タイトルよみ: モンテカルロ トウケイ ケイサン
• 著者・編者: 鎌谷研吾 著; 駒木文保 編
• シリーズタイトル: データサイエンス入門シリーズ
• 著者標目: 鎌谷, 研吾 カマタニ, ケンゴ ( 001345714 )典拠; 駒木, 文保 コマキ, フミヤス ( 001331216 )典拠
• 出版事項: 東京 : 講談社
• 出版年月日等: 2020.3
• 出版年（W3CDTF）: 2020
• 数量: 179p
• 大きさ: 24cm
• 並列タイトル等: Monte Carlo Statistical Calculation
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: モンテカルロ法 モンテカルロホウ ( 00567842 )典拠; マルコフ過程 マルコフカテイ ( 00567494 )典拠
• NDC10版: 417 : 確率論．数理統計学
• NDLC: MA211
• 対象利用者: 一般
• 書誌注記: 文献あり 索引あり
• 入手条件・定価: 2600円
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: MA211-M113
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 030310001; http://id.ndl.go.jp/bib/030310001
• 全国書誌番号: 23362482
• トーハンMARC番号: 34050455
• 目録規則: 日本目録規則1987年版改訂版
• 整理区分コード: 111

• 要約等: マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ）が驚くほど真面目によくわかる！理解を助けるためのＲ言語のコードや章末の練習問題が充実！
• コレクション（個別）: リポジトリ収録資料
• 一般注記（コンテンツ）: 電子書籍
• 製作者: 講談社
• 製作年: 2020-06-26
• 記録形式: EPUB; リフロー
• 連携機関・データベース: 出版情報登録センター : 出版情報登録センター（JPRO）; https://jpro2.jpo.or.jp/
• JP-eコード: 06A0000000000218929P

• 著者紹介: 鎌谷 研吾 大阪大学大学院基礎工学研究科 准教授駒木 文保 東京大学大学院情報理工学研究科 教授（提供元: 出版情報登録センター（JPRO））

目次

第1章　序論
1.1 確率と条件つき確率
1.1.1 分割表
1.1.2 スパムメールフィルタ
1.1.3 ベイズの公式の一般化
1.1.4 R 言語について
1.2 個人確率とベイズ統計学
1.2.1 事後分布
1.2.2 正規モデルの事後分布
1.2.3 ポアソン・ガンマモデルの事後分布
1.2.4 多変数の事後分布
1.3 ベイズ統計学の基本
1.3.1 信用集合
1.3.2 事後予測
1.3.3 客観的ベイズ統計学
1.4 モデル事後確率
1.4.1 モデル事後確率
1.4.2 ベイズ因子
1.5 線形回帰モデル
第2章　乱数
2.1 一様乱数
2.2 逆変換法
2.2.1 連続な確率分布の生成
2.2.2 離散の確率分布の生成
2.2.3 近似累積分布関数による乱数生成
2.3 変数変換法
2.3.1 ガンマ，ベータ分布の生成
2.3.2 正規分布と関連した分布の生成
2.4 棄却法
第3章　積分法
3.1 数値積分法
3.2 基本的モンテカルロ積分法
3.2.1 基本的モンテカルロ積分法
3.2.2 誤差評価
3.3 自己正規化モンテカルロ積分法
3.4 重点サンプリング法
3.4.1 重点サンプリング法の構成
3.4.2 重点サンプリング法の最適性
第4章　マルコフ連鎖
4.1 ライト・フィッシャーモデル
4.2 自己回帰過程
4.3 マルコフ連鎖
4.3.1 マルコフカーネル
4.3.2 マルコフ連鎖の同時分布
4.3.3 マルコフカーネルの作用
4.4 不変性と特異性
4.4.1 不変性
4.4.2 特異性
4.5 エルゴード性とマルコフ連鎖モンテカルロ法
第5章　ギブスサンプリング
5.1 有限混合モデル
5.2 プロビット回帰モデル
5.3 二変量ギブスサンプリング
5.3.1 二変量ギブスサンプリング
5.3.2 二変量ギブスサンプリングの性質
5.3.3 ベイズ統計学における二変量ギブスサンプリング
5.4 多変量ギブスサンプリング
第6章　メトロポリス・ヘイスティングス法
6.1 メトロポリス・ヘイスティングス法
6.2 独立型メトロポリス・ヘイスティングス法
6.3 ランダムウォーク型メトロポリス法
6.3.1 ランダムウォーク型メトロポリス法の性質
6.3.2 調整パラメータの選択
6.4 ロジスティック回帰モデル
6.5 ハミルトニアン・モンテカルロ法