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- Amazon Japan Store: https://www.amazon.co.jp/dp/400006973X?tag=9natreejapan-22
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E7%B5%B1%E8%A8%88%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E5%85%A5%E9%96%80%E2%80%95%E2%80%95%E4%B8%80%E8%88%AC%E5%8C%96%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%83%BB%E9%9A%8E%E5%B1%A4%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%83%BBMCMC-%E4%B9%85%E4%BF%9D-%E6%8B%93%E5%BC%A5.html
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- もっと読む: https://japan.9natree.com/read/400006973X/
#一般化線形モデル #ポアソン回帰 #ロジスティック回帰 #一般化線形混合モデル #階層ベイズモデル #MCMC
久保拓弥による本書は、生態学などで得られる観測データを主な題材に、現象を確率モデルとして記述し、推定と検証へ進むための考え方を解説する統計モデリングの入門書である。中心となるのは一般化線形モデルであり、連続量だけでなく、個体数のようなカウントデータや、生存と死亡のような二値データを、データの生成過程に即して扱う。さらに、単純なモデルでは捉えにくい個体差、場所差、過分散を扱う一般化線形混合モデルへ進み、階層ベイズモデルとマルコフ連鎖モンテカルロ法による推定にも到達する。数式の操作だけを目的にせず、どの確率分布を仮定し、何をパラメータとして置き、どのようにモデルを比較するかを一連の分析判断として示す点に特徴がある。基本的な確率・統計の知識を持ち、回帰分析の先にある実践的なモデル化を学びたい読者に向く。