ベイズ統計データ分析(朝倉書店、2008.9.15刊行)

本書の目的

プログラム

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目次

1.ベイズアプローチの基本
 1.1 ベイズ的意思決定
 1.2 ベイズ的アプローチとデータ分析
 1.3 ベイズ推論の考え方
 1.4 尤度原理
 1.5 ベイズ主義者と頻度主義者

2.ベ イ ズ 推 論
 2.1 事前分布
 2.2 線形回帰モデルに対する事前分布と事後分布
 2.3 予測分布
 2.4 線形回帰モデルにおける事後密度の生成
 2.5 モデル選択

3.マルコフ連鎖モンテカルロ法
 3.1 マルコフ連鎖
 3.2 ギブズ・サンプラー
 3.3 メトロポリス-ヘイスティング法
 3.4 収束判定
 3.5 線形回帰モデルへのギブズ・サンプラーの適用

4.離散選択モデル
 4.1 二項プロビットモデル
 4.2 二項ロジットモデル
 4.3 トビットモデル
 4.4 順序プロビットモデル
 4.5 多項プロビットモデル
 4.6 多変量プロビットモデル

5.マルチレベルモデル
 5.1 マルチレベルモデル
 5.2 マルチレベルモデルの推定

6.パネルデータモデルと時系列モデル
 6.1 パネルデータの線形回帰モデル
 6.2 自己回帰モデル
 6.3 自己回帰移動平均モデル
 6.4 ベクトル自己回帰モデル
 6.5 ARCH・GARCHモデル
 6.6 確率的ボラティリティ変動モデル

APPENDIX A Rの基礎
 A.1 Rのダウンロードとインストール手順
 A.2 ベイズ統計関連パッケージのインストールと読み込み
 A.3 データファイルの入出力と簡単なプログラミング
 A.4 確率分布

APPENDIX B WinBUGSの基礎
 B.1 WinBUGSの導入
 B.2 WinBUGSでの計算事例
 B.3 R2WinBUGSを使った計算事例

商標・免責

  • RはR Foundationの商標です。R Development Core Team (2008). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org を参照してください。Rを開発されたコアチームの方々、パッケージの開発をされた方々、普及に尽力されている方々に感謝の意を表します。
  • その他、本書で言及している製品名、商標、および登録商標は、権利所有者が権利を有します。各ソフトウェアのライセンスサイトなどを参照してください。
  • 本書で記載しているソフトウェアなどの利用に関して、万一障害が生じても、出版社および筆者は一切責任を負いません。

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Last-modified: 2011-03-23 (水) 08:43:24 (2379d)