内容情報
[BOOKデータベースより]
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第１部 導入編（統計モデリングとＳｔａｎの概要；ベイズ推定の復習；統計モデリングをはじめる前に）
第２部 Ｓｔａｎ入門編（ＳｔａｎとＲＳｔａｎをはじめよう；基本的な回帰とモデルのチェック）
第３部 発展編（統計モデリングの視点から確率分布の紹介；回帰分析の悩みどころ；階層モデル；一歩進んだ文法；収束しない場合の対処法；離散値をとるパラメータを使う；時間や空間を扱うモデル）
Ａｐｐｅｎｄｉｘ ＢＵＧＳ言語と異なる点
ＳｔａｎというソフトウェアとそのＲ用のパッケージであるＲＳｔａｎを使って、統計モデリングを習得するための本。最初の章から順番に通読するとＳｔａｎによる統計モデリングの知識と技術が学べる。
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第I部 導入編
Chapter 1 統計モデリングとStanの概要
1.1 統計モデリングとは
1.2 統計モデリングの目的
1.3 確率的プログラミング言語
1.4 なぜStanなのか？
1.5 なぜRStanなのか？
補足と文献案内
Chapter 2 ベイズ推定の復習
2.1 基本用語と記法
2.2 伝統的な統計学の問題点
2.3 尤度と最尤推定
2.4 ベイズ統計とMCMC
2.5 ベイズ信頼区間とベイズ予測区間
2.6 最尤推定とベイズ推定の関係
2.7 本書の事前分布の選び方
補足と文献案内
Chapter 3 統計モデリングをはじめる前に
3.1 データ解析の前準備
3.2 統計モデリングの手順
3.3 背景知識の役割
3.4 モデルの記述方法
3.5 情報量規準を使ったモデル選択
補足と文献案内
第Ⅱ部 Stan入門編
Chapter 4 StanとRStanをはじめよう
4.1 StanとRStanの準備
4.2 Stanの基本的な文法
4.3 Stanのlp__とtarget
4.4 単回帰
補足と文献案内
練習問題
Chapter 5 基本的な回帰とモデルのチェック
5.1 重回帰
5.2 二項ロジスティック回帰
5.3 ロジスティック回帰
5.4 ポアソン回帰
補足と文献案内
練習問題
第III部 発展編
Chapter 6 統計モデリングの視点から確率分布の紹介
6.1 一様分布
6.2 ベルヌーイ分布
6.3 二項分布
6.4 ベータ分布
6.5 カテゴリカル分布
6.6 多項分布
6.7 ディリクレ分布
6.8 指数分布
6.9 ポアソン分布
6.10 ガンマ分布
6.11 正規分布
6.12 対数正規分布
6.13 多変量正規分布
6.14 コーシー分布
6.15 Studentのt分布
6.16 二重指数分布（ラプラス分布）
補足と文献案内
練習問題
Chapter 7 回帰分析の悩みどころ
7.1 交互作用
7.2 対数をとるか否か
7.3 非線形の関係
7.4 多重共線形
7.5 交絡
7.6 説明変数が多すぎる
7.7 説明変数にノイズを含む
7.8 打ち切り
7.9 外れ値
Chapter 8 階層モデル
8.1 階層モデルの導入
8.2 複数の階層を持つ階層モデル
8.3 非線形モデルの階層モデル
8.4 ロジスティック回帰の階層モデル
補足と文献案内
練習問題