意思決定分析と予測の活用―基礎理論からPython実装まで [単行本]

意思決定分析と予測の活用―基礎理論からPython実装まで の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  予測を「作る」から「使う」へ。具体的な数値例、Ｐｙｔｈｏｎプログラミングを通して、手を動かしながら学ぶ！決定分析の基本と活用を中心に、効用理論、確率予測までを解説！リスクや不確実性がある中での意思決定に興味がある人に最適！

• 目次

  第1部 序論
  第1章 意思決定における予測の活用
  第2章 決定分析の役割
  
  第2部 決定分析の基本
  第1章 決定分析の初歩
  第2章 Pythonの導入
  第3章 決定分析におけるPythonの利用
  第4章 期待値に基づく意思決定
  第5章 情報の量
  第6章 情報の価値
  
  第3部 決定分析の活用
  第1章 予測の評価
  第2章 コスト/ロスモデルと予測の価値
  第3章 決定分析の事例
  第4章 標準型分析
  第5章 逐次決定問題における予測の活用
  
  第4部 効用理論入門
  第1章 選好と効用関数表現
  第2章 期待効用理論
  
  第5部 確率予測とその活用
  第1章 確率予測の基礎
  第2章 確率予測の活用

• 出版社からのコメント

  すさまじく丁寧な入門書！　決定分析の基本と活用を中心に、効用理論、確率予測までを解説。Ｐｙｔｈｏｎによる実装も併記した。

• 内容紹介

  《予測を「作る」から「使う」へ》
  ・具体的な数値例，Pythonプログラミングを通して，手を動かしながら学ぶ！
  ・決定分析の基本と活用を中心に，効用理論，確率予測までを解説！
  ・リスクや不確実性がある中での意思決定に興味がある人に最適！
  
  【サポートページ】
  https://logics-of-blue.com/decision-analysis-and-forecast-book-support/
  
  【キーワード】
  ▼決定分析の基本
  　決定問題・期待値・展開型分析・相互情報量・KL情報量・情報の価値
  ▼決定分析の活用
  　予測の評価・コスト/ロスモデル・標準型分析・ベイズ決定・逐次決定
  ▼効用理論入門
  　選好・効用関数表現・期待効用最大化の原理・vNMの定理・リスク態度
  ▼確率予測とその活用
  　確率予測の基本・信頼度・ブライアスコア・ROC曲線・最適な決定方式
  
  【目次】
  第1部　序論
  　第1章 意思決定における予測の活用
  　第2章 決定分析の役割
  
  第2部　決定分析の基本
  　第1章 決定分析の初歩
  　第2章 Pythonの導入
  　第3章 決定分析におけるPythonの利用
  　第4章 期待値に基づく意思決定
  　第5章 情報の量
  　第6章 情報の価値
  
  第3部　決定分析の活用
  　第1章 予測の評価
  　第2章 コスト/ロスモデルと予測の価値
  　第3章 決定分析の事例
  　第4章 標準型分析
  　第5章 逐次決定問題における予測の活用
  
  第4部　効用理論入門
  　第1章 選好と効用関数表現
  　第2章 期待効用理論
  
  第5部　確率予測とその活用
  　第1章 確率予測の基礎
  　第2章 確率予測の活用

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  馬場 真哉(ババ シンヤ)
  ２０１４年北海道大学大学院水産科学院修了。Ｌｏｇｉｃｓ　ｏｆ　ＢｌｕｅというＷｅｂサイトの管理人

• 著者について

  馬場 真哉 (ババ シンヤ)
  Logics of Blue（https://logics-of-blue.com/）というWebサイトの管理人
  
  著　書
  『RとStanではじめる　ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』（講談社，2019年）
  『平均・分散から始める一般化線形モデル入門』（プレアデス出版，2015年）
  『時系列分析と状態空間モデルの基礎：RとStanで学ぶ理論と実装』（プレアデス出版，2018年）
  『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書』（翔泳社，2018年）
  『R言語ではじめるプログラミングとデータ分析』（ソシム，2020年）

意思決定分析と予測の活用―基礎理論からPython実装まで の商品スペック