Ｒで学ぶデータサイエンス ３
ベイズ統計データ解析
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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。
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