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書誌情報サマリ

書名

高次元データ分析の方法　

著者名 安道 知寛／著
著者名ヨミ アンドウ トモヒロ
出版者 朝倉書店
出版年月 2014.7

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No. 所蔵館 配架場所 請求記号 資料番号 資料種別 状態 個人貸出 在庫
1 西部図書館一般開架417/145/1102382507一般在庫 可 ○

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1000100192867
書誌種別 図書
書名 高次元データ分析の方法　
書名ヨミ コウジゲン データ ブンセキ ノ ホウホウ
Rによる統計的モデリングとモデル統合
叢書名 統計ライブラリー
言語区分 日本語
著者名 安道 知寛／著
著者名ヨミ アンドウ トモヒロ
出版地 東京
出版者 朝倉書店
出版年月 2014.7
本体価格 ￥３５００
ISBN 978-4-254-12833-8
ISBN 4-254-12833-8
数量 8,191p
大きさ 21cm
分類記号 417
件名 数理統計学-データ処理
注記 文献:p179〜188
内容紹介 大規模データ分析への応用を念頭に、統計的モデリングとモデル統合の考え方をわかりやすく解説。Rプログラムによる実行例も多数紹介する。
著者紹介 1977年熊本県生まれ。九州大学大学院数理学府博士課程修了。慶應義塾大学大学院経営管理研究科准教授。数理学博士。
目次タイトル 1.統計的モデリング-現実の意思決定へ向けて
1.1 統計モデルとは　1.2 統計的モデリングとは　1.3 統計モデルの推定　1.4 統計的モデル選択　1.5 統計的モデリングから意思決定へ
2.高次元データの統計的モデリング
2.1 lasso推定量　2.2 adaptive lasso推定量　2.3 elastic net推定量　2.4 group lasso推定量　2.5 SCAD推定量　2.6 MC+推定量　2.7 Dantzig selector推定量　2.8 Bayesian lasso推定量　2.9 quantile lasso推定量　2.10 Rにより提供されているパッケージソフト
3.超高次元データへの対応について
3.1 sure independence screening法　3.2 漸近主成分法　3.3 高次元パネルデータの分析
4.モデル統合法
4.1 モデル統合とは　4.2 情報量規準によるモデル統合　4.3 ベイズアプローチによるモデル統合　4.4 予測尤度によるモデル統合　4.5 Cp基準によるモデル統合　4.6 jackknife法によるモデル統合　4.7 操作変数回帰モデルの統合　4.8 さまざまなモデル統合
5.高次元データとモデル統合
5.1 高次元データの分析と線形回帰モデル統合　5.2 高次元データ分析におけるモデル統合　5.3 実行例　5.4 漸近最適性について
6.総括
A.罰則重み付き最尤推定法を想定した情報量規準



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