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Pythonによるベイズ統計モデリング

PyMCでのデータ分析実践ガイド

共立出版
オズワルド・マーティン 金子武久 

価格
3,888円(本体3,600円+税)
発行年月
2018年06月
判型
B5
ISBN
9784320113374

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内容情報
[BOOKデータベースより]

確率プログラミングのライブラリPyMC3を使ったベイズ統計モデリングの基本をシンプルなデータを使って実践的に解説。次のことが学べます。「ベイズ統計モデリングの概念を理解する」「PyMC3を使って統計モデルを構築する」「モデルの健全性をチェックし、必要に応じてモデルを修正する」「モデルに階層構造を組み入れて、階層モデルを活用する」「回帰分析を使って、目的としている連続的な結果変数を予測する」

第1章 確率的に考える―ベイジアン推論入門
第2章 確率プログラミング―PyMC3入門
第3章 複数パラメータの取り扱いと階層モデル
第4章 線形回帰モデルによるデータの理解と予測
第5章 ロジスティック回帰による結果変数の分類
第6章 モデル比較
第7章 混合モデル
第8章 ガウス過程

[日販商品データベースより]

確率プログラミングのライブラリPyMC3を使ったベイズ統計モデリングの基本を,シンプルなデータを用いて実践的に解説。次のことが学べます。

● ベイズ統計モデリングの概念を理解する
● PyMC3を使って統計モデルを構築する
● モデルの健全性をチェックし,必要に応じてモデルを修正・拡張する
● どのモデルを用いたらよいかを決定する
● モデルに階層構造を組み入れて活用する
● 回帰分析を使って,目的としている連続的な結果変数を予測する
● ロジスティック回帰やソフトマックス回帰を用いて判別する

 本書ではPythonのインストールからPyMC3による統計モデルの実装,チェック,拡張まで解説しています。理論的な説明は必要最小限にして,また数式による説明は概念をより理解できる場合に限っています。Pythonプログラミングやベイズ統計学についての知識がほとんどない人でも,本書のコードを実行することを通して,ベイズ統計モデリングの概念やデータ分析にベイズ統計をどう応用するか,といったことが実践的に学べるでしょう。
 本書ではとくにベイズ流の回帰分析の考え方を詳しく紹介しています。回帰や判別の問題では一般化線形モデルを扱い,さらに混合モデルや階層モデルも取り上げます。モデル選択については,情報量規準としてAIC,DIC,WAIC,LOOなど,またベイズファクターについても解説しています。最終章では,ノンパラメトリックモデル,カーネルベースモデル,ガウス過程といった高度な話題についても入門的な解説をしています。
 なお,原著にあった誤記やコードの不具合は,原著者に確認した上で修正してあります。また,訳者がPyMC3を使用して,本書に掲載されているすべてのコードがWindows,Mac,Linux上で動作することを確認しました。さらに,Windows上でこれらのコードを動作させるためのヒントも「訳者まえがき」に記載しました。
[原著:Bayesian Analysis with Python]

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