たのしいベイズモデリング

発行

2018-09-30

ページ数

240 ページ

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『たのしいベイズモデリング』とは

ベイズ統計の理論と実装を統合した解説書。事前分布の設定からMCMCによる計算まで、統計モデリングの全プロセスを体験的に習得できます。数式と具体例のバランスに配慮し、確率思考の基礎から階層モデルまで段階的に展開。統計手法の選択に悩む研究者やデータ分析に携わる人が、不確実性を定量化する思考枠組みを獲得できる一冊です。

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この本でよくあるつまずき

• ・事前分布の恣意性をどう判断するかが明確でなく、モデル構築時の選択肢で迷走しやすい
• ・MCMC収束診断の解釈が直感的でなく、サンプリングが成功しているか確信を持ちにくい
• ・階層モデルの階層化構造を読み取る訓練が必要で、複雑な問題への応用までの距離がある

この本の実践ポイント

実際のデータに対して、まず単純な1階層モデルで原理を確認し、診断プロットを丁寧に読む習慣をつけます。事前分布は複数案を試し、結果の安定性で評価する。段階的に階層を追加しながら、各段階でモデル比較を行い、自分の問題領域に適した複雑さを見極めることが、統計的推論の信頼性向上につながります。

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豊田秀樹, 下司忠大, 清水裕士 について

『たのしいベイズモデリング』の著者。専門書・IT・学術分野の著作で知られています。 dokkaiでは豊田秀樹, 下司忠大, 清水裕士の著作を題材にした講座のリクエストや読みたい登録ができます。