Andrew Gelman/John B. Carlin/Hal S. Stern/David B. Dunson/Aki Vehtari/Donald B. Rubin
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特典内容 ISBN/JAN 9784627097032 著者 \原著：Andrew Gelman/John B. Carlin/Hal S. Stern/David B. Dunson/Aki Vehtari/Donald B. Rubin 翻訳：株式会社Nospare/菅澤翔之助/川久保友超/小林弦矢/栗栖大輔/玉江大将 出版社 森北出版 レーベル 発売日 2024/07/02 商品説明 Andrew Gelmanらによるベイズ統計のバイブル「Bayesian Data Analysis」が待望の翻訳。ベイズ推測やモデリングの基礎から始めて、ガウス過程、ディリクレ過程、ハミルトニアンモンテカルロといった手法まで、実用的な手法を幅広く網羅。各手法の理論だけでなく、豊富な実例・演習問題をもとに、計算機を用いたシミュレーション、プログラミング手法と応用における注意点までもれなく解説。大学院生や研究者など、ベイズ統計とその応用に関わる方のリファレンスとしておすすめの一冊。［原著］Bayesian Data Analysis、 3rd Edition (Chapman and Hall、 2013)目次第1部 ベイズ推測の基礎第1章 確率と推論第2章 単一のパラメータをもつモデル第3章 マルチパラメータモデル入門第4章 漸近理論と非ベイズアプローチの関係第5章 階層モデル第2部 ベイズデータ解析の基礎第6章 モデル診断第7章 モデルの評価，比較，拡張第8章 データ収集を考慮に入れたモデリング第9章 意思決定分析第3部 発展的な計算第10章 ベイズ数値計算入門第11章 マルコフ連鎖シミュレーションの基礎第12章 効率的なマルコフ連鎖シミュレーション第13章 モードや分析による近似第4部 回帰モデル第14章 回帰モデルの導入第15章 階層線形モデル第16章 一般化線形モデル第17章 頑健推測のモデル第18章 欠測データのモデル第5部 非線形・ノンパラメトリックモデル第19章 パラメトリックな非線形モデル第20章 基底関数モデル第21章 ガウス過程モデル第22章 有限混合モデル第23章 ディリクレ過程モデル付録A 標準的な確率分布付録B 極限定理の証明の概要付録C RとStanによる計算 備考・キーワード2024/12/29 更新
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