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ベイズ統計データ解析 (Rで学ぶデータサイエンス 3)
本, 姜 興起
平均的な顧客フィードバック : 4.3 5つ星のうち（5人の読者）
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電子ブックベイズ統計データ解析 (Rで学ぶデータサイエンス 3)無料ダウンロード - 内容紹介 今日，複雑な構造をもつ種々の問題を考察するうえで，ベイズ的方法は非常に有効なアプローチとして認識されている。ベイズ統計解析では，とくにモデリングの技法とパラメータ推定に関する計算法の占める比重が高く，Rとの相性が非常によい。著者は，本書を通読することで，ベイズ統計学に関する理解が深まるよう配慮している。また，本書は応用の側面も重視しており，分析方法の解説および応用例と併せてRによるプログラムを提示する。具体的には，まず，ベイズモデルの基本概念，ベイズ型線形モデルの手法，ベイズ統計解析のためのモンテカルロ法，マルコフ連鎖サンプリング法，および状態空間モデルを説明する。そして，経済時系列の季節調整，時変係数ARモデルおよび時変係数VARモデルなどの状態空間モデルによる時系列解析法を解説し，Rで編成したプログラムを紹介する。さらに，応用例として，時変構造をもつ生産関数モデルの構築，ヒューマンインタフェースのパフォーマンス評価のためのベイズ型モデルなどを取り上げる。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 姜/興起 1957年生まれ。1993年国立総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻修了。専攻は統計科学、計量経済学。現職、帯広畜産大学地域環境学研究部門教授、博士(学術)(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)
以下は、ベイズ統計データ解析 (Rで学ぶデータサイエンス 3)に関する最も有用なレビューの一部です。 この本を購入する/読むことを決定する前にこれを検討することができます。
Rを使ったベイズ統計、状態空間モデルの入門には、よいと思います。他のレビューにはデータセットがない、とコメントあったが、最近はコードとともに、関連データセットが共立出版のホームページに公開されている。他のレビューにもあったが、Rのコードがわかりにくい気がする。よいテキストなのにちょっと残念。・関数を呼び出して処理した結果に、ダイレクトに"$"などでアクセスすればいいのに、いったんそれらの結果を他の変数に格納して使うので、その履歴を追うのが大変。コードもそれなりに長いので、後ろの方ではこれはどの関数の結果を使ったのだろうかよくわからなくなってくる。そんな余計な変数に格納しない方が、どの関数の結果を使っているのかわかりやすいのでは。・特に状態空間モデル以降は、関数の引数も多いのだが、そのコメント説明もないので、慣れないと読み解くのにちょっとした時間がかかる。状態空間モデルでは、AR係数とか、状態空間モデルの次元数（l, m, kなど）など係数・次元数がたくさんでてきて、この次元数の k なのか、単なるプログラム上の変数名なのか混乱してくる。本来は m を引き渡すところ、偶然に k=m なので kを引き渡していたり、といった風にも読み取れるので、混乱します。コメント説明がほしかった。とはいえ、入門としてはよい本だと思います。
de 姜 興起
4.3 5つ星のうち (5 人の読者)
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