<DIV STYLE="COLOR: #000000;"><H3><SPAN STYLE=" ">Rで楽しむベイズ統計入門</SPAN></H3><H3><SPAN STYLE=" ">しくみから理解するベイズ推定の基礎</SPAN></H3><DIV><SPAN STYLE=" ">（Data</SPAN> <SPAN STYLE=" ">Science</SPAN> <SPAN STYLE=" ">Library）</SPAN></DIV><DIV><STRONG>著者</STRONG><SPAN STYLE=" ">：奥村晴彦・瓜生真也・牧山幸史</SPAN><BR><STRONG>監修</STRONG><SPAN STYLE=" ">：石田基広</SPAN><BR><STRONG>出版社</STRONG><SPAN STYLE=" ">：技術評論社</SPAN><BR><STRONG>ISBN</STRONG><SPAN STYLE=" ">：978-4774195032</SPAN><BR><STRONG>発売日</STRONG><SPAN STYLE=" ">：2018年1月</SPAN><BR><STRONG>224ページ</STRONG></DIV><HR><H3><SPAN STYLE=" ">商品説明</SPAN></H3><DIV><SPAN STYLE=" ">『Rで楽しむベイズ統計入門</SPAN> <SPAN STYLE=" ">しくみから理解するベイズ推定の基礎』です。</SPAN></DIV><DIV>近年注目されているベイズ統計について、Rを用いた実践的な計算例を通して基礎から学べる解説書です。MCMCを単なるブラックボックスとして扱うのではなく、その背後にある理論や考え方を丁寧に説明しています。</DIV><DIV>Rの基本的な関数を利用しながら、ベイズ推定と従来の統計手法との違いを理解できる構成になっており、データサイエンスや統計解析を学ぶ学生・研究者・実務者におすすめの一冊です。</DIV><HR><H3><SPAN STYLE=" ">主な内容</SPAN></H3><UL><LI><SPAN STYLE=" ">ベイズの定理と確率</SPAN><LI><SPAN STYLE=" ">選挙予測（2項分布）</SPAN><LI><SPAN STYLE=" ">事前分布の考え方</SPAN><LI><SPAN STYLE=" ">ポアソン分布による個数推定</SPAN><LI><SPAN STYLE=" ">正規分布による連続量推定</SPAN><LI><SPAN STYLE=" ">階層モデル</SPAN><LI><SPAN STYLE=" ">MCMC</SPAN><LI><SPAN STYLE=" ">Rによる実装例</SPAN><LI><SPAN STYLE=" ">確率分布に関する関数解説</SPAN></UL><HR><H3><SPAN STYLE=" ">おすすめ</SPAN></H3><UL><LI><SPAN STYLE=" ">Rを使った統計解析を学びたい方</SPAN><LI><SPAN STYLE=" ">ベイズ統計を基礎から理解したい方</SPAN><LI><SPAN STYLE=" ">大学院生・研究者</SPAN><LI><SPAN STYLE=" ">データサイエンス・機械学習に興味のある方</SPAN><LI><SPAN STYLE=" ">生態学・環境科学分野でRを利用している方</SPAN><SPAN STYLE=" ">&nbsp;</SPAN></UL><HR><H3><SPAN STYLE=" ">検索キーワード</SPAN></H3><DIV>R／ベイズ統計／Bayesian <SPAN STYLE=" ">Statistics／MCMC／データサイエンス／統計解析／機械学習／R言語／データ分析／Data</SPAN> <SPAN STYLE=" ">Science</SPAN> <SPAN STYLE=" ">Library／技術評論社</SPAN></DIV></DIV>

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