• OFF
  • ON
シークレットモード
  • 祝・ひかりTVブック9周年キャンペーン第一弾 60%OFFクーポン 10/29まで
実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門

実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門

作者: 馬場真哉

価格 3,300(税込)
獲得ぷららポイント 33 PT

商品の評価

0

(0)

0件のレビュー

レビューを書く

作品内容

「基本をより実践的に!」学べる新シリーズの第一弾は、「統計モデリングの世界」へのファーストブック。基礎から学べる超入門!・チュートリアル形式だから、すぐに実践できる!・統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート!・brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方も、しっかり身につく!・一般化線形モデル(GLM)→一般化線形混合モデル(GLMM)→動的線形モデル(DLM)→動的一般化線形モデル(DGLM)を体系的に学べる!【本書のサポートページ】https://logics-of-blue.com/r-stan-bayesian-model-intro-book-support/ 【実践Data Scienceシリーズ】 「基本をより実践的に!」を合言葉に、データサイエンスで用いられる各種手法の基本を、プログラミングの実装とともに解説していきます。はじめて学ぶ大学生、大学院生、ソフトウェアエンジニアに向けた注目の新シリーズです。【主な内容】1部 【理論編】ベイズ統計モデリングの基本 1.はじめよう! ベイズ統計モデリング 2.統計学の基本 3.確率の基本 4.確率分布の基本 5.統計モデルの基本 6.ベイズ推論の基本 7.MCMCの基本/2部 【基礎編】RとStanによるデータ分析 1.Rの基本 2.データの要約 3.ggplot2によるデータの可視化 4.Stanの基本 5.MCMCの結果の評価 6.Stanコーディングの詳細/3部 【実践編】一般化線形モデル 1.一般化線形モデルの基本 2.単回帰モデル 3.モデルを用いた予測 4.デザイン行列を用いた一般化線形モデルの推定 5.brmsの使い方 6.ダミー変数と分散分析モデル 7.正規線形モデル 8.ポアソン回帰モデル 9.ロジスティック回帰モデル 10.交互作用/4部 【応用編】一般化線形混合モデル 1.階層ベイズモデルと一般化線形混合モデルの基本 2.ランダム切片モデル 3.ランダム係数モデル/5部 【応用編】状態空間モデル 1.時系列分析と状態空間モデルの基本 2.ローカルレベルモデル 3.状態空間モデルによる予測と補間 4.時変係数モデル 5.トレンドの構造 6.周期性のモデル化 7.自己回帰モデルとその周辺 8.動的一般化線形モデル:二項分布を仮定した例 9.動的一般化線形モデル:ポアソン分布を仮定した例+ 続きを読む

作品情報

出版社
ジャンル ビジネス・実用等 > ビジネス・経済・IT
掲載雑誌
レーベル名 KS情報科学専門書
シリーズ
電子版発売日 2019/08/23
紙の本発売日 2019/07/10 ( 2010年代 )
ページ数: P352
対応端末
  • カートに入れる

  • ほしい物リストへ
  • ぷらら 周年キャンペーン第一弾 最大80,000pt還元 10/29まで
  • ひかりTVブック BLレーベル『pirka2(ピリカピリカ)』

現在N巻まで配信中

表示切替 :

表示大 詳 細
全巻カートに入れる 未購入巻全てカートに入れる
全巻カートに入れる 未購入巻全てカートに入れる

実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門のレビュー

5.0
評価数 : 1
5
1
4
0
0件
3
0
0件
2
0
0件
1
0
0件
▶すべてのレビューを読む

作者の他作品

KS情報科学専門書の関連作品

ビジネス・経済・ITのランキング

一覧 》
  • 週間
  • 月間