[BOOKデータベースより]
ベイズ的アプローチを利用し、汎用的に有用な解析技法と個別の認知モデルという、一見あい反する事柄を紹介。
第1部 発展的な確率分布(ガンベル分布;ワイブル分布;異質性を考慮した二項分布モデルの分析;フォン・ミーゼス分布;パレート分布;非対称正規分布)
第2部 汎用的な解析技法(リンク関数;トピックモデル;隠れマルコフモデル;無制限複数選択形式の分割表データに対する因子分析;項目反応理論;Best‐Worst尺度法を利用した展開型IRTモデル)
第3部 認知モデル(心理パート:カッパ係数;心理物理学;信号検出理論;BARTモデル;アイオワ・ギャンブリング課題)
第4部 論文紹介(プレート表現を利用した論文の紹介)
付録(プレート表現の見方;モデル選択規準)
ベストセラー『基礎からのベイズ統計学』の手法を実践的な分析へと展開する待望の続刊。RとStanを駆使して「研究仮説が正しい確率」を直接計算。データに隠された豊かな知見を引き出す。
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