JASPで学ぶ 基礎からのベイズ統計学 [単行本]

JASPで学ぶ 基礎からのベイズ統計学 [単行本] の 商品概要

• 目次

  第1章 基本的な考え方のおさらい
  1.1 相関係数を推定する: 性格の測定
  1.2 JASP ソフトウェアパッケージを利用する
  1.3 統計的推論の簡単なおさらい
  1.4 p値の使用に対するいくつかの問題点
  1.5 この章のまとめ
  1.6 練習問題
  
  第2章 ベイズ統計で使われる基本用語
  2.1 ベイズ統計って何?
  2.2 ベイズの定理をデータに適用する
  2.3 ベイズ統計でのモデル比較
  2.4 パラメータの事前分布とモデルの事前確率
  2.5 この章のまとめ
  2.6 練習問題
  
  第3章 ベイズ統計による相関の分析
  3.1 ベイズ統計による相関の分析とは?
  3.2 ρの事前分布を定義する
  3.3 事例 その1:神経症傾向と調和性の相関
  3.4 事例 その2:外向性と誠実性の相関
  3.5 この章のまとめ
  3.6 練習問題
  
  第4章 ベイズ統計による検定
  4.1 事例:ステレオグラムの知覚
  4.2 ベイジアン検定の仕組み
  4.3 この章のまとめ
  4.4 練習問題
  
  第5章 ベイズ統計による分散分析
  5.1 伝統的な分散分析の事例
  5.2 ベイジアン分散分析
  5.3 伝統的な分散分析とベイジアン分散分析の橋渡し
  5.4 結果をどのように報告すればよいか
  5.5 事後の比較を行う
  5.6 この章のまとめ
  5.7 練習問題
  
  第6章 ベイズ統計による線形回帰
  6.1 事例:パンデミック時の統計学教育
  6.2 ベイジアン線形回帰を実行する
  6.3 結果をどのように報告すればよいか
  6.4 モデルの事前確率を割り当てる別の方法
  6.5 この章のまとめ
  6.6 練習問題
  
  第7章 次のステップを踏み出すためのさらなる情報源
  7.1 本書の簡単なおさらい
  7.2 さらなるベイズ統計の探求のために
  
  付録A 用語集
  付録B 章末練習問題の解答

• 出版社からのコメント

  フリーソフト「JASP」を使ったベイズ統計解析を伝授！

• 内容紹介

  難解な数式をできるだけ避け、直感的な理解を優先して構成されたベイズ統計の入門書です。無料の統計ソフト「JASP」を使い、相関、検定、分散分析などの具体例をステップバイステップで体験しながら学ぶことができます。初学者も挫折することなく本質を掴むことができる、親切設計の一冊です。

• 著者について

  羽山 博 (ハヤマ ヒロシ)
  京都大学文学部哲学科卒業後、NECでユーザー教育や社内SE教育を担当したのち、ライターとして独立。ソフトウェアの使い方からプログラミング、認知科学、統計学まで幅広く執筆。読者の側に立った分かりやすい表現を心がけている。2006年に東京大学大学院学際情報学府博士課程を単位取得後退学。現在、有限会社ローグ・インターナショナル代表取締役、これまで、非常勤講師として東京大学で情報・アルゴリズムの授業を、一橋大学でAIの授業を担当。
  著書に『中学・高校の基本から学ぶAIの数学』（近代科学社）『事例で学ぶExcel統計』（日経BP）、『やさしく学ぶ データ分析に必要な統計の教科書』、『できるポケット時短の王道Excel関数全事典改訂3版』（以上インプレス）などがある。Web連載として『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』、同『やさしい確率分布』、同『やさしい推測統計（区間推定編・仮説検定編』（以上@IT Deep Insider）などを執筆（連載のURLは以下を参照）。

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