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StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R 2) 単行本 – 2016/10/25

4.3 5つ星のうち4.3 74個の評価
すべての形式と版を表示
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近年,確率分布を使った数理モデルをデータにあてはめることで現象の理解と予測を促す「統計モデリング」が注目されている。既存の手法と比べた時の利点は解釈のしやすさと予測のよさの両立である。解釈がしやすいので,モデルに含まれる値を推定した後で次のアクションにつなげやすい。このため現実のデータ解析に極めて有効な手法と評価されている。
背景には,コンピュータの計算速度の向上,大規模のデータが入手しやすくなったこと,モデリングの試行錯誤を極めて簡単にする確率的プログラミング言語の進歩がある。こうした言語の中から,本書ではフリーソフトであるStanを紹介する。Stanは優れたアルゴリズムを搭載し開発も急速に進んでいるパッケージであるが,R用のパッケージであるRStanが並行して公開されているためRから手軽に利用することができる。Stanの記述力は高く,階層モデルや状態空間モデルをわずか30行ほどで書くことができ,推定計算も自動で行なわれる。さらに解析者の問題にあわせたオーダーメイドの拡張が簡単に可能だ。
一般にベイズ統計を扱う書籍は初歩的な内容にとどまるものか,難解な数式が多く実際の問題への応用が難しいものが多い。しかし,本書はこれらの書籍とは一線を画し,現実のデータ解析を念頭に置いて非常に実践的な内容に仕上げた。本書でStanとRを介して身につけた統計モデリングの考え方は,Stanの文法が変化しても,他の統計モデリングツールを扱う場合にも,大いに役に立つと確信している。
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  1. 本の長さ
    264ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    共立出版
  4. 発売日
    2016/10/25
  5. 寸法
    18.4 x 1.4 x 25.8 cm
  6. ISBN-10
    4320112423
  7. ISBN-13
    978-4320112421
  8. すべての詳細を表示
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 共立出版 (2016/10/25)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2016/10/25
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 264ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4320112423
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4320112421
  • 寸法 ‏ : ‎ 18.4 x 1.4 x 25.8 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.3 5つ星のうち4.3 74個の評価

著者について

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  1. 石田 基広

    石田 基広

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    徳島大学副理事・徳島大学デザイン型AI教育研究センター長

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  2. 松浦 健太郎

    松浦 健太郎

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上位レビュー、対象国： 日本

学生
5つ星のうち5.0 最高
2020年7月5日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
読むのはベイズ統計基礎軽く頭に入れた後かな、、
緑本等と並行して読むのもあり。

アルゴリズムの詳しい解説はないが、実務に必須なことが色々載っている
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
あ
5つ星のうち4.0 統計の中級者向け
2024年2月15日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
難易度はやや高いが、しっかり精読すれば身につきます。緑本も併せて読めば統計モデリングに関しては実務者としては十分かと思います。
役に立った
 レポート
TK
5つ星のうち5.0 Stan, ベイズモデリングに関する本邦最高峰の入門書
2017年10月14日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
文系修士(マーケティング)、R歴3年、ベイズに関する学習1年、Stan歴0年のレベルの読者によるレビューです。

タイトル通りですが、Stanを使ったベイズモデリングの最高峰の入門書だと思います。
・確率分布が分かりやすくまとめられている
・徐々に難易度を上げてモデルが複雑化する
・RとStanコードが十分に例示されている
といった点が特に良かったと思います。

多項分布やディリクレ分布をデータ分析で使ったことがなかったですが、
この本を読んで実務でも活用できるようになりました。
その他の分布を使った分析でもお世話になりました。

この本の前に豊田先生の「基礎からのベイズ統計学」「はじめての統計データ分析」を読みました。
ここでStanの簡単な使い方(2群の平均の差の評価とか)をやってみて、ベイズ＆MCMC、R＆Stanに親しんでおくとよいかも知れません。
ちなみに、この本の後に久保先生の通称「緑本」を読むとGLM, GLMM、階層ベイズも理解できました(その前は挫折しました)。
20人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Amazonカスタマー
5つ星のうち4.0 書籍の内容は最高。でもKindle版は使いづらい
2021年5月14日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
書籍の内容は最高です。RとStanでベイズ統計モデリングをしたい方は，必携の本だと思います。
紙の本も持っていますが，今回，iPadやPC上でも閲覧したいと考え，Kindle版を購入しました。

Kindle版は，閲覧するだけなら良いと思いますが，OCR処理されていない画像？状態なので，マーカーを引いたりメモを付けたりするのに向きません。
5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
chemoph
5つ星のうち5.0 医療系学部でStanを勉強したい方に!!
2017年3月7日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
R使用歴2年(ある程度のRプログラミングは可能レベル)、薬学部博士課程が読んだ感想です。

本書には随所に医療を題材とした内容が散りばめられています。

特に薬学部出身者にはとっつきやすい内容が多いと思います。

StanとRコードも充実しており、実践的に学習することが可能です。

ggplot2による描画もあり、データの見せ方も参考になると思います。
13人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
mokemokechicken
5つ星のうち5.0 Stanを使ったベイズ統計モデリングについてとても親切に説明してくれる本
2017年2月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
Stanを全く知らずにこの本を読みましたが、Stanの良さや使い方がわかりやすく説明されています。
Stan自体は独立したソフトウェアなので、RからだけでなくPythonなどからも使うことができますので、
「R」とタイトルにありますが、Rを知らずにPythonに慣れている人でも読んですぐに使える内容だと思います。

事例も豊富でイメージがしやすく、自分のやりたいモデリングに近い事例から発展させて使えることも多いのではないでしょうか。
ベイズ統計モデリングをしたいならStanはかなり便利ですし、Stanを勉強したいならこの本を読んでも絶対に損はしないと思います。
9人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Pen_Pen
5つ星のうち5.0 いやぁ　参考になります。
2018年6月8日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
とても参考になります。ベイズ推定に関して、さまざまな見解の本がありますが、なかでもこれは、役にたちます。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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takuizum
5つ星のうち4.0 stanを始めてつかう学部生や院生におすすめ。
2019年2月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
stanは心理計量や経済学，機械学習分野で注目されている確率プログラミング言語のひとつです。同様の特徴を有したものにTensorflowやGreta(R)などがありますが，自然科学系のなかでの知名度はひとつ頭をでています。

特徴は，これまで計算コストが高く，コードも非常に長くなりがちだったベイズ統計モデルをわずか数十行から百行程度でくみ上げられてしまうことです。
それと同時に，従来は既存のモデルとそれに対応するいくつかの分析方法に当てはめて結果を出力することがセオリーであった心理学などの研究方法を大きく変えてくれるものでもあります。これからは（ベイズ統計モデリングとそれを実行できる環境のおかげて）分析者が自由な発想でモデリングできる様になったとまでも言われています。

stanはC+＋に似たコード記法をしますが，C++よりも遙かに分量が少なくてすむ上に，Rやpython, juliaなどの汎用的な関数型プログラミング言語からアクセスできるなど，ユーザビリティにも優れています。本書はそのstanコードの書き方とモデリングの具体例を丁寧に追っていくような内容となっています。

後半にはエラーメッセージへの対処法なども載っていますので，使い慣れてきた人にもお勧めできます。

ただ，掲載されている具体例が少ないので星4つとしておきました。
14人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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