Python によるベイズ統計学入門(パイソンニヨルベイズトウケイガクニュウモン)

Name: Pythonによる ベイズ統計学入門
Author: 中妻 照雄
ISBN: 9784254128987

プログラミング

著者:: 中妻照雄(ナカツマテルオ)
出版社:: 朝倉書店
出版日:: 2019年04月26日頃
ISBN:: 9784254128987
価格:: ¥3,740
シリーズ:: 実践Pythonライブラリー
在庫:: 4
判型:: 全集・双書

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中級者向け

プログラミングPython統計確率・統計ベイズ統計マルコフ連鎖モンテカルロ法PyMC時系列分析回帰分析一般化線形モデル

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書籍紹介

ベイズ統計学を基礎から解説,Python で実装。マルコフ連鎖モンテカルロ法には PyMC3 を活用。〔内容〕「データの時代」におけるベイズ統計学／ベイズ統計学の基本原理／様々な確率分布／ PyMC ／時系列データ／マルコフ連鎖モンテカルロ法
1. 「データの時代」におけるベイズ統計学
2. ベイズ統計学の基本原理
未知の比率に対する推論
ベイズの定理による事後分布の導出
未知のパラメータに関する推論
将来の確率変数の値の予測
付録 (損失関数に対応した点推定の導出／ SDDR の導出)
3. 様々な確率分布を想定したベイズ分析
ポアソン分布のベイズ分析
正規分布のベイズ分析
回帰モデルのベイズ分析
付録 (ポアソン分布に従う確率変数の予測分布の導出／正規分布に従う確率変数の予測分布の導出／回帰係数と誤差項の分散の事後分布の導出／回帰モデルの予測分布の導出)
4. PyMC によるベイズ分析
ベイズ統計学とモンテカルロ法
PyMC による回帰モデルのベイズ分析
一般化線形モデルのベイズ分析
5. 時系列データのベイズ分析
時系列データと状態空間表現
状態空間モデルに関する推論
PyMC による状態空間モデルのベイズ分析
付録 (カルマン・フィルターの導出／予測分布の導出／カルマン・スムーザーの導出)
6. マルコフ連鎖モンテカルロ法
マルコフ連鎖と不変分布
メトロポリスーーヘイスティングズ・アルゴリズム
ギブズ・サンプラー