| タイトルコード |
1000100974468 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
Rと事例で学ぶベイジアンネットワーク |
| 書名ヨミ |
アール ト ジレイ デ マナブ ベイジアン ネットワーク |
| 言語区分 |
日本語 |
| 著者名 |
Marco Scutari／著
Jean‐Baptiste Denis／著
金 明哲／監訳
財津 亘／訳
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| 著者名ヨミ |
Marco Scutari Jean Baptiste Denis キン メイテツ ザイツ ワタル |
| 著者名原綴 |
Scutari Marco Denis Jean‐Baptiste |
| 出版地 |
東京 |
| 出版者 |
共立出版
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| 出版年月 |
2022.4 |
| 本体価格 |
￥４０００ |
| ISBN |
978-4-320-11465-4 |
| ISBN |
4-320-11465-4 |
| 数量 |
12,285p |
| 大きさ |
24cm |
| 分類記号 |
417.6
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| 件名 |
推計学-データ処理
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| 注記 |
原タイトル:Bayesian networks 原著第2版の翻訳 |
| 注記 |
文献:p269〜275 |
| 内容紹介 |
ベイジアンネットワークの入門書。様々な現場における実践を目的としたベイジアンネットワークを紹介する。統計解析ソフトウェアRを用いた分析事例を掲載し、段階を踏みながら丁寧に解説。章末にエクササイズを収録。 |
| 著者紹介 |
統計学でPh.Dを取得、ダールモール人工知能研究所上級講師。 |
| 目次タイトル |
1 離散型データ事例:多項ベイジアンネットワーク |
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1.1 事例紹介:交通手段に関する調査 1.2 グラフィカル表現 1.3 確率的表現 1.4 パラメータの推定:条件付き確率表 1.5 DAG構造の学習:検定とスコア 1.6 離散型データでベイジアンネットワークを使ってみよう 1.7 ベイジアンネットワークの図示 1.8 参考文献 |
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2 連続型データ事例:ガウシアン・ベイジアンネットワーク |
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2.1 事例紹介:作物の収穫量に関する分析 2.2 グラフィカル表現 2.3 確率的表現 2.4 パラメータの推定:相関係数 2.5 DAG構造の学習:検定とスコア 2.6 ガウシアン・ベイジアンネットワークを使ってみよう 2.7 ガウシアン・ベイジアンネットワークの図示 2.8 補足説明 2.9 参考文献 |
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3 混合(離散・連続型)事例:条件付きガウシアン・ベイジアンネットワーク |
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3.1 事例紹介:健康管理にかかるコスト 3.2 グラフィカルおよび確率的表現 3.3 パラメータの推定:混合回帰 3.4 DAG構造の学習:検定とスコア 3.5 条件付きガウシアン・ベイジアンネットワークを使ってみよう 3.6 参考文献 |
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4 時系列データ:ダイナミック・ベイジアンネットワーク |
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4.1 事例紹介:ドモティクス 4.2 グラフィカル表現 4.3 確率的表現 4.4 ダイナミック・ベイジアンネットワークの学習 4.5 ダイナミック・ベイジアンネットワークを使ってみよう 4.6 ダイナミック・ベイジアンネットワークの図示 4.7 参考文献 |
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5 より複雑な事例:汎用ベイジアンネットワーク |
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5.1 事例紹介:救命救急科の待ち時間 5.2 グラフィカルおよび確率的表現 5.3 Stanを使ってモデル構築 5.4 Stanを使ったパラメータ推定 |
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6 ベイジアンネットワークの理論とアルゴリズム |
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6.1 条件付き独立とグラフィカルな分離 6.2 ベイジアンネットワーク 6.3 マルコフブランケット 6.4 モラルグラフ 6.5 ベイジアンネットワーク学習 6.6 ベイジアンネットワーク推論 6.7 因果ベイジアンネットワーク 6.8 ベイジアンネットワークの評価 6.9 参考文献 |
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7 ベイジアンネットワークのためのソフトウェア |
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7.1 Rパッケージの概要 7.2 StanとBUGSソフトウェアパッケージ 7.3 その他のソフトウェアパッケージ |
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8 実社会におけるベイジアンネットワークの応用 |
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8.1 プロテインシグナルに関するネットワークの学習 8.2 人体組成に関する予測 8.3 参考文献 |
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付録A グラフ理論 |
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A.1 グラフ,ノード,そしてアーク A.2 参考文献 |
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付録B 確率分布 |
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B.1 一般的特徴 B.2 周辺分布と条件付き分布 B.3 離散型分布 B.4 連続型分布 B.5 共役分布 B.6 参考文献 |
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付録C 付録C ベイジアンネットワークの覚書き |
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C.1 ベイジアンネットワークとベイズ統計学 |
