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Rで楽しむベイズ統計入門[しくみから理解するベイズ推定の基礎] (Data Science Library) 大型本 – 2018/1/16

奥村晴彦 (著), 瓜生真也 (著), 牧山幸史 (著),

3.8 13個の評価

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ベイズの考え方としくみがしっかり分かる

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。

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本の長さ

224ページ
言語

日本語
出版社

技術評論社
発売日

2018/1/16
ISBN-10

4774195030
ISBN-13

978-4774195032
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出版社からのコメント

プログラムの背景にある数理やアルゴリズムを理解できる1冊です。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2018/1/16)
発売日 ‏ : ‎ 2018/1/16
言語 ‏ : ‎ 日本語
大型本 ‏ : ‎ 224ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4774195030
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4774195032

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奥村晴彦
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瓜生真也
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孫へのﾌﾟﾚｾﾞﾝﾄです

アマゾンプライムは到着が速く良い。仕事で分からない事があると直ぐに専門書が欲しいので非常に助かる

2023年1月14日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

アマゾンプライムは到着が速く良い。仕事で分からない事があると直ぐに専門書が欲しいので非常に助かる

役に立った

みのて

初学者には到底オススメできる代物ではない、むしろ避けるべき代物

2020年1月23日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

学生ですが、学部のゼミで本書を教科書として使用しています。感想を簡潔に言うと、分かりづらく余計なことにページを割いている割に必要なことが説明不足の上、ベイズ統計学ではやらないことをやったりするなど散々な本となっています。ベイズ統計学の学習を始めるなら本書は間違いなく避けるべき本であると思います。
学生からだけでなく教授からも悪評の絶えない本です。今日ベイズ統計学で最も取り上げるべきであるMCMCに十分な紙面が割かれていません。むしろMCMC以外の優先順位が低いところに無駄に力を入れています。あとベイズ統計学初学者に向けた体で書かれていながら全体的にわかりにくい。ベイズ統計学を返って難しくさせているような気がします。あとはあちらこちらで粗が目立ちます。対数変換をしないようなところで使ったり、なぜか共役事前分布を使わないところがあったり、共役をきょうやくと読んだり(きょうえきと読むほうが一般的です)。初学者で勉強しようとしているなら入門書として著名な書籍かベイズ統計学の専門家として名の知れた方の書籍を読むべきだと痛感できたことが本書で得た一番の教訓です。

8人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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ミチ

面接授業で使用

2019年7月4日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

面接授業で教科書として使用するために購入しました　ありがとうございました。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Amazonカスタマー

Rを使ったベイズ推計！

2018年3月17日に日本でレビュー済み

この本は、
コンピューターを使用した数値計算の大先生！
奥村氏によるRを用いたベイズ推計の本である。

ベイズ統計の基本からRの導入まで、さっぱり、あっさりと書かれている。
そんなに分厚い本ではないですが、中身が濃いです。

また、
本書に掲載されているRのコードは、
どれも正確で面倒くさいデータファイルの
読み込み作業などを必要としないものばかりです。

テキストを読みながら、
カタカタとキーボードを押して、コードを確認できます。

残念な点は、
なんでもいいので、
もっと実例と応用に関する記載が欲しかったことです。
もうちょっとだけ遊び心が欲しいです。

そして、
対象読者は、
理工系の学部生レベルから
研究者レベルを対象としています。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Kosugitti

脱ファッションベイジアン

2018年3月10日に日本でレビュー済み

私はStanやJAGSを使ってからのベイジアンなので，事後分布を近似的に求められるようになったから使っているというところがある。
言い換えると，事後分布がどのような形になるのかを，解析的に（手計算などで）解くようなことはせず，機械任せにしてしまっている。

もちろんそれができるようになったことで，敷居が下がってユーザが増えたという長所ではあるのだが，そのままでは最近の流行りに乗っただけのファッションベイジアンとの誹りは免れ得ないだろう。

本書は大変丁寧に計算のステップを書いてくれているので，なるほど，原理的にもそうなるし，Rで検算すると確かに合致するね，というように理解しながら進めていくことができる。最後の章はMCMCのアルゴリズム（コード）も書いてくれていたので，ブラックボックスの中身を覗いて理解できるようになっている。

こうした意味で，大変有用な一冊であると思う。

7人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Amazon カスタマー

正確な理解には、数学的な素養が必要。

2018年2月10日に日本でレビュー済み

Rstudioで実際にコマンドを打ち込みながら過程を追うことで理解が進む。
なるべく平易に、かつ細部まで親切に書かれてはいるのだが、前提として数学的な物事の捉え方の素養が必要。

7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

hk

Rで楽しめないベイズ統計　入門？

2021年3月2日に日本でレビュー済み

数式が多用されているが、その割には「目盛りの間隔」といった定義がよくわからない概念が出てきたり、厳密に書きたいのかわかりやすく書きたいのか、バランスが何かおかしい感じがした。読み進めると、二言目には「物理業界ではこんなの昔から常識だった」とか「間違っている人がほとんどです」みたいなことがたくさん書いてあっていやーな気分になる。読んで楽しいかというと全くそうではないと思った。

4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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