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[BOOKデータベースより]
第１章 Ｒによるファイルの操作とデータの視覚化
[日販商品データベースより]第２章 ベイズ統計解析の基礎
第３章 線形回帰モデルに関するベイズ推測
第４章 ベイズ統計解析のためのモンテカルロ法
第５章 マルコフ連鎖サンプリング法
第６章 ナイーブベイズ分類器による判別分析
第７章 状態空間モデルによるベイズ統計解析
第８章 トレンドの推定と季節調整
第９章 循環変動を含む時系列の季節調整
第１０章 時変係数ＡＲモデル
第１１章 時変係数ＶＡＲモデル
第１２章 時変構造をもつＣＥＳ生産関数のベイズ型モデル
第１３章 ヒューマンインタフェースのパフォーマンス評価
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。