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1.

図書

図書
奥村晴彦, 牧山幸史, 瓜生真也著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2018.1  ix, 213p ; 23cm
シリーズ名: Data science library
所蔵情報: loading…
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第1章 ベイズの定理と確率
第2章 選挙の予測 / 2項分布
第3章 事前分布の再検討
第4章 個数の推定 / ポアソン分布
第5章 連続量の推定 / 正規分布
第6章 階層モデル
第7章 MCMC
エピローグ
付録A Rの利用方法
付録B : 確率分布に関する関数
第1章 ベイズの定理と確率
第2章 選挙の予測 / 2項分布
第3章 事前分布の再検討
概要: ベイズ統計が注目されています。MCMCという柔軟なアルゴリズムによって、あまり考えなくてもいろいろな問題が簡単に解けてしまうように宣伝されていることが一因かもしれません。しかし、その計算の背後にある原理は忘れ去られがちです。また、簡単な問題 なら、誤差の大きいMCMCを使わなくても、Rの一般的な関数だけで計算できます。そのような簡単な問題を簡単なRの命令を使っていくつも解きながら、ベイズ統計の考え方の基本と、従来の方法との結果の違いを、詳しく解説しています。最後の章でMCMCを扱いますが、ここでもブラックボックスとしてではなくRの簡単なコードで実際に計算して仕組みを理解できるようにしています。 続きを見る
2.

図書

図書
萩原淳一郎, 瓜生真也, 牧山幸史著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2018.4  xii, 385p ; 23cm
シリーズ名: Data science library
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
はじめに
確率・統計に関する基礎
Rで時系列データを扱う際の基礎
時系列分析ひとめぐり
状態空間モデル
状態空間モデルにおける状態の推定
線形・ガウス型状態空間モデルの一括解法
線形・ガウス型状態空間モデルの逐次解法
線形・ガウス型状態空間モデルにおける代表的な成分モデルの紹介と分析例
一般状態空間モデルの一括解法〔ほか〕
はじめに
確率・統計に関する基礎
Rで時系列データを扱う際の基礎
概要: 時系列データとは、気温や株価のように時間順に得られる系列データを指します。本書では時系列データの分析(時系列分析)の進め方を、基礎から説明します。時系列分析にはさまざまなアプローチがありますが、本書では探索的な方法と確率的な方法の両方を解説 します。具体的には、探索的な方法については移動平均に基づく方法、確率的な方法については状態空間モデルに基づく方法を取り上げます。これらの説明の中では、数式の意味やどのようにコードに落とし込むかについて、丁寧に解説をします。また本書は応用的な話題についてもカバーしていますので、初めて時系列分析を試みる方はもちろん、すでに時系列分析に携わっている方にも興味を持っていただける内容になっています。 続きを見る
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