リトル・ルービン欠測データの統計解析 [単行本]

リトル・ルービン欠測データの統計解析 [単行本] の 商品概要

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１部　概要と基本的なアプローチ（欠測値の統計分析；実験における欠測データ；重みづけ法を含む完全ケース・利用可能ケース分析；単一代入法；欠測データに由来する不確実性の扱い）
  第２部　尤度ベースアプローチによる欠測データ分析（尤度に基づく推論；欠測メカニズムが無視可能な場合の尤度分解法；一般的なパタンの欠測に対する最尤推定法；最尤推定に基づく大標本の推論；ベイズと多重代入）
  第３部　尤度ベースアプローチによる不完全データ分析：いくつかの事例（多変量正規分布による例：欠測メカニズムを考慮しない場合；ロバスト推定の統計モデル；不完全分類分割表に用いるモデル：欠測メカニズムを考慮しない場合；連続・カテゴリカル混合欠測データの取り扱い：欠測メカニズムを考慮しない場合；ランダムでない欠測に対する統計モデル）

• 出版社からのコメント

  データ分析や因果推論の重要テーマを第一人者が解説．多数の事例を通じて明快な理解を与える．

• 内容紹介

  ○Little & Rubin "Statistical Analysis with Missing Data" (3rd ed) の全訳．測定されなかったデータを適切に処理・分析するための考え方と統計学的手法を詳しく解説する．
  ○多数のデータ例を示しながら具体的で明快な理解と俯瞰的な視座を与える．
  ○著者のルービンは因果推論のRubinモデルでも有名な欠測データ分析の第一人者．
  
  【主な目次】
  第I部　概要と基本的なアプローチ
  　1. 欠測値の統計分析
  　2. 実験における欠測データ
  　3. 重みづけ法を含む完全ケース・利用可能ケース分析
  　4. 単一代入法
  　5. 欠測データに由来する不確実性の扱い
  第II部　尤度ベースアプローチによる欠測データ分析
  　6. 尤度に基づく推論
  　7. 欠測メカニズムが無視可能な場合の尤度分解法
  　8. 一般的なパタンの欠測に対する最尤推定法
  　9. 最尤推定に基づく大標本の推論
  　10. ベイズと多重代入
  第III部　尤度ベースアプローチによる不完全データ分析
  　11. 多変量正規分布による例
  　12. ロバスト推定の統計モデル
  　13. 不完全分類分割表に用いるモデル
  　14. 連続・カテゴリカル混合欠測データの取り扱い
  　15. ランダムでない欠測に対する統計モデル

• 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）

  繁桝 算男(シゲマス カズオ)
  １９４６年愛媛県に生まれる。現在、東京大学名誉教授。Ｐｈ．Ｄ．
  
  リトル,R.J.A.(リトル,R.J.A.／Little,Roderick J.A.)
  ミシガン大学リチャード・Ｄ・レミントン記念講座教授（生物統計学）、統計学教授、社会調査研究所研究教授
  
  ルービン,D.B.(ルービン,D.B.／Rubin,Donald B.)
  清華大学ヤウ数理科学センター教授、テンプル大学フォックス経営学部マレー・シュスターマン上級研究フェロー、ハーバード大学名誉教授

• 著者について

  繁桝　算男 (シゲマス　カズオ)
  繁桝　算男： 東京大学名誉教授

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