タイトルコード |
1000100988835 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
標準ベイズ統計学 |
書名ヨミ |
ヒョウジュン ベイズ トウケイガク |
言語区分 |
日本語 |
著者名 |
ピーター・D.ホフ/著
入江 薫/訳
菅澤 翔之助/訳
橋本 真太郎/訳
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著者名ヨミ |
ピーター D ホフ イリエ カオル スガサワ ショウノスケ ハシモト シンタロウ |
著者名原綴 |
Hoff Peter D. |
出版地 |
東京 |
出版者 |
朝倉書店
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出版年月 |
2022.6 |
本体価格 |
¥4300 |
ISBN |
978-4-254-12267-1 |
ISBN |
4-254-12267-1 |
数量 |
11,288p |
大きさ |
21cm |
分類記号 |
417
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件名 |
数理統計学
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注記 |
原タイトル:A first course in Bayesian statistical methods |
注記 |
文献:p280〜285 |
内容紹介 |
確率論の基礎知識から正規モデルや階層モデルといった基礎事項、潜在変数モデルなどの発展的な内容まで、ベイズ統計学の理論と方法を解説。社会科学・医学など幅広い分野での応用例や「R」による実装方法なども取り上げる。 |
著者紹介 |
デューク大学教授。専門はベイズ統計学。 |
目次タイトル |
1.導入と例 |
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1.1 導入 1.2 なぜベイズか 1.3 本書の構成 1.4 補足と文献案内 |
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2.信念,確率,交換可能性 |
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2.1 信念関数と確率 2.2 事象,分割,ベイズルール 2.3 独立性 2.4 確率変数 2.5 同時分布 2.6 独立な確率変数 2.7 交換可能性 2.8 デ・フィネッティの定理 2.9 補足と文献案内 |
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3.二項モデルとポアソンモデル |
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3.1 二項モデル 3.2 ポアソンモデル 3.3 指数型分布族と共役事前分布 3.4 補足と文献案内 |
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4.モンテカルロ近似 |
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4.1 モンテカルロ法 4.2 任意の関数に対する事後推測 4.3 予測分布からのサンプリング 4.4 事後予測分布によるモデルのチェック 4.5 補足と文献案内 |
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5.正規モデル |
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5.1 正規モデル 5.2 分散所与の下での平均に関する推測 5.3 平均と分散の同時推定 5.4 バイアス,分散,平均二乗誤差 5.5 期待値に基づく事前分布の特定 5.6 非正規なデータに対する正規モデル 5.7 補足と文献案内 |
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6.ギブスサンプラーによる事後分布の近似 |
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6.1 準共役な事前分布 6.2 離散近似 6.3 条件付き分布からのサンプリング 6.4 ギブスサンプリング 6.5 ギブスサンプラーの一般的な性質 6.6 MCMCの収束診断法 6.7 補足と文献案内 |
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7.多変量正規モデル |
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7.1 多変量正規分布の密度関数 7.2 平均に関する準共役事前分布 7.3 逆ウィシャート分布 7.4 平均ベクトルと共分散行列のギブスサンプリング 7.5 欠測データと代入法 7.6 補足と文献案内 |
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8.グループ比較と階層モデリング |
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8.1 二つのグループを比較する 8.2 複数のグループを比較する 8.3 階層正規モデル 8.4 例:米国公立学校における数学試験 8.5 平均と分散の階層モデリング 8.6 補足と文献案内 |
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9.線形回帰 |
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9.1 線形回帰モデル 9.2 回帰モデルにおけるベイズ推定 9.3 モデル選択 9.4 補足と文献案内 |
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10.非共役事前分布とメトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズム |
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10.1 一般化線形モデル 10.2 メトロポリスアルゴリズム 10.3 ポアソン回帰に対するメトロポリスアルゴリズム 10.4 メトロポリス,メトロポリス・ヘイスティングス,ギブス 10.5 メトロポリスとギブスの組み合わせ 10.6 補足と文献案内 |
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11.線形・一般化線形混合効果モデル |
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11.1 階層回帰モデル 11.2 完全条件付き分布 11.3 数学試験データの事後解析 11.4 一般化線形混合効果モデル 11.5 補足と文献案内 |
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12.順序データに対する潜在変数法 |
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12.1 順序プロビット回帰と順位尤度 12.2 正規コピュラモデル 12.3 補足と文献案内 |