Ra 統計 リーディング・ライト・フォー・ライフ

しくみから理解するベイズ推定の基礎 Data　Science　Library 石田基広 奥村晴彦 技術評論社アール デ タノシム ベイズ トウケイ ニュウモン イシダ,モトヒロ オクムラ,ハルヒコ 発行年月：2018年01月 予約締切日：2017年12月14日 ページ数：224p サイズ：単行本 ISBN：9784774195032 奥村晴彦（オクムラハルヒコ） 1951年生まれ。

三重大学名誉教授・教育学部特任教授。

著書・訳書多数 牧山幸史（マキヤマコウジ） バイオインフォマティクス企業における統計解析業務、ECサイトのデータアナリストを経て、ヤフー株式会社データサイエンティスト、SBイノベンチャー株式会社AIエンジニア、株式会社ホクソエム代表取締役社長を兼務 瓜生真也（ウリュウシンヤ） 1989年生まれ。

神奈川県出身。

2016年横浜国立大学大学院博士課程後期中退。

企業でデータエンジニアとしての経験を積み、国立環境研究所に勤務。

位置情報付きデータの空間解析やウェブデータの処理を専門とする。

ウェブ上でのブログ等でRに関する話題提供を行う他、各種の勉強会やイベント等で発表、講師を務める 石田基広（イシダモトヒロ） 徳島大学大学院教授。

専門はテキストマイニング、授業ではデータ分析やプログラミングを担当。

著書も多数（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章　ベイズの定理と確率／第2章　選挙の予測（2項分布）／第3章　事前分布の再検討／第4章　個数の推定（ポアソン分布）／第5章　連続量の推定（正規分布）／第6章　階層モデル／第7章　MCMC／エピローグ／付録A　Rの利用方法／付録B　確率分布に関する関数 ベイズ統計が注目されています。

MCMCという柔軟なアルゴリズムによって、あまり考えなくてもいろいろな問題が簡単に解けてしまうように宣伝されていることが一因かもしれません。

しかし、その計算の背後にある原理は忘れ去られがちです。

また、簡単な問題なら、誤差の大きいMCMCを使わなくても、Rの一般的な関数だけで計算できます。

そのような簡単な問題を簡単なRの命令を使っていくつも解きながら、ベイズ統計の考え方の基本と、従来の方法との結果の違いを、詳しく解説しています。

最後の章でMCMCを扱いますが、ここでもブラックボックスとしてではなくRの簡単なコードで実際に計算して仕組みを理解できるようにしています。

本 パソコン・システム開発 その他 科学・技術 数学

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