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RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 (実践Data Scienceシリーズ)

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RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門

(実践Data Scienceシリーズ)

Call No. (NDL)
MA211-M51
Bibliographic ID of National Diet Library
029765581
Material type
図書
Author
馬場真哉 著
Publisher
講談社
Publication date
2019.7
Material Format
Paper
Capacity, size, etc.
351p ; 24cm
NDC
417
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Detailed bibliographic record

Summary, etc.：

「基本をより実践的に！」学べる新シリーズの第一弾は、「統計モデリングの世界」へのファーストブック。基礎から学べる超入門！(Provided by: 出版情報登録センター（JPRO）)

Author introduction：

馬場 真哉 Logics of Blue（https://logics-of-blue.com/）というWebサイトの管理人 著　書『平均・分散から始める一般化線形モデル入門』（プレアデス出版，2015年） 　　　　『時系列分析と状態空間モデルの基礎：RとStanで学ぶ理論と実装』（プレアデス出版...

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Table of Contents

Provided by：出版情報登録センター（JPRO）Link to Help Page

  • 第1部　【理論編】ベイズ統計モデリングの基本 第1章 はじめよう！　ベイズ統計モデリング 第2章 統計学の基本 第3章 確率の基本 第4章 確率分布の基本 第5章 統計モデルの基本 第6章 ベイズ推論の基本 第7章 MCMCの基本 第2部　【基礎編】RとStanによるデータ分析 第1章 Rの基本 第2章 データの要約 第3章 ggplot2によるデータの可視化 第4章 Stanの基本 第5章 MCMCの結果の評価 第6章 Stanコーディングの詳細 第3部　【実践編】一般化線形モデル 第1章 一般化線形モデルの基本 第2章 単回帰モデル 第3章 モデルを用いた予測 第4章 デザイン行列を用いた一般化線形モデルの推定 第5章 brmsの使い方 第6章 ダミー変数と分散分析モデル 第7章 正規線形モデル 第8章 ポアソン回帰モデル 第9章 ロジスティック回帰モデル 第10章 交互作用 第4部　【応用編】一般化線形混合モデル 第1章 階層ベイズモデルと一般化線形混合モデルの基本 第2章 ランダム切片モデル 第3章 ランダム係数モデル 第5部　【応用編】状態空間モデル 第1章 時系列分析と状態空間モデルの基本 第2章 ローカルレベルモデル 第3章 状態空間モデルによる予測と補間 第4章 時変係数モデル 第5章 トレンドの構造 第6章 周期性のモデル化 第7章 自己回帰モデルとその周辺 第8章 動的一般化線形モデル：二項分布を仮定した例 第9章 動的一般化線形モデル：ポアソン分布を仮定した例

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Paper Digital

Material Type
図書
ISBN
978-4-06-516536-2
Title
RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門
Title Transcription
アール ト スタン デ ハジメル ベイズ トウケイ モデリング ニ ヨル データ ブンセキ ニュウモン
Author/Editor
馬場真哉 著
Series Title
実践Data Scienceシリーズ
Author Heading
馬場, 真哉, 1990- ババ, シンヤ, 1990- ( 001210680 )Authorities
Publication, Distribution, etc.
東京 : 講談社
Publication Date
2019.7
Publication Date (W3CDTF)
2019