ExcelとRで学ぶ　ベイズ分析入門

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ExcelとRを使って試しながらベイズ分析を学ぼう！ベイズ分析の核となる事前分布と事後分布の考え方からマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたサンプリング技術まで。本書では、多くの人にとって親しみやすいExcelと、データサイエンスの強力なツールRを使って、ベイズ分析の基本を試して結果を見ながら実践的に身につけることができます。ExcelのワークシートやVBA、Rのサンプルコード、サンプルデータなどもダウンロード可能。1章　ベイズ分析とR：概観1.1　ベイズの復権1.2　事前分布の構築について1.3　ある専門用語について1.4　事前分布、尤度、事後分布1.5　頻度論統計学とベイズ統計学の比較1.6　まとめ2章　二項分布の事後分布の生成2.1　二項分布とは何か2.2　Excelの二項分布関数2.3　Rの二項分布関数2.4　（ややこしくならない範囲での）数学による理解2.5　まとめ3章　ベータ分布の本質3.1　Excelによるベータ分布の分析3.2　ベータ分布と二項分布の比較3.3　ExcelのBETA.DISTのヘルプページの解説3.4　Rでの同様の分析3.5　まとめ4章　グリッドサーチとベータ分布4.1　グリッドサーチについてもう少し詳しく4.2　ベータ分布関数の結果の使い方4.3　分布の形と位置の追跡4.4　必要な関数の棚卸し4.5　公式から関数へ4.6　共益事前分布とは何か4.7　まとめ5章　母数が複数あるグリッドサーチ5.1　準備作業5.2　データの結合5.3　まとめ6章　ベイズ統計学の手法を使った回帰6.1　頻度論の回帰分析6.2　頻度論の回帰分析の具体例6.3　行列代数による手法6.4　quap関数による単回帰6.5　重回帰の設計6.6　ベイジアンの重回帰6.7　まとめ7章　名義変数の処理7.1　ダミーコーディング7.2　コードではなくテキストラベルを使う方法7.3　群平均の比較7.4　まとめ8章　MCMCサンプリング8.1　ベイズ分析のサンプリング手法の簡単な復習8.2　MCMC分析の例8.3　最後にひとことAppendix付録A　RStanとrethinkingパッケージのWindowsプラットフォームへのインストール方法付録B　用語集Conrad Carlberg：コロラド大学で統計学の博士号を取得し、マイクロソフトのExcel MVPを複数回受賞。定量分析、データ分析に造詣が深く、また、Microsoft Excel、SAS、Oracleなどの管理アプリケーションのエキスパート。著書に『Business Analysis with Microsoft Excel, Fifth Edition』『Statistical Analysis』など多数。※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。