多変量解析の展開-隠れた構造と因果を推理する（岩波書店） [電子書籍]

多変量解析の展開-隠れた構造と因果を推理する（岩波書店） の 商品概要

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  複雑に絡み合ったデータから，いかにその意味を抽出するか．多変量解析の新しい姿を提示する．まず脳科学から通信解析とますます注目される「独立成分分析」の手法を開発者自らが解析し，さらに医療分野では必須となる「因果推論」の話題を気鋭の著者らが論じる．また補論として，その分野に関わる重要なコメントを付す．
  

• 目次

  第I部　独立成分分析とその周辺　甘利俊一
  
  　目次
  
  　1 信号の混合と分離独立成分分析の枠組み
  
  　2 問題の定式化
  
  　3 独立成分分析，主成分分析，因子分析
  
  　4 確率変数の従属性コスト関数
  
  　5 最急降下学習法
  
  　6 自然勾配学習法
  
  　7 独立成分分析における最急降下学習
  
  　8 推定関数と学習アルゴリズム
  
  　9 独立成分の逐次的抽出
  
  　10 信号の時間相関を利用する方法
  
  　11 時間的な混合とデコンボリューション
  
  　12 画像の分解と独立成分解析
  
  　参考文献
  
  第II部　構造方程式モデリング，因果推論，そして非正規性　狩野裕
  
  　目次
  
  　1 因果推論何が問題か
  
  　2 検証的因果推論パス解析
  
  　3 探索的因果推論共分散選択
  
  　4 構造方程式モデリング
  
  　5 因果の大きさを正確に測定する
  
  　6 因果の方向を同定する
  
  　7 回帰分析の役割
  
  　8 非正規性の問題
  
  　9 構造方程式モデリングの役割まとめに代えて
  
  　参考文献
  
  第III部　疫学・臨床研究における因果推論　佐藤俊哉・松山裕
  
  　目次
  
  　1 因果を探る
  
  　2 因果モデル
  
  　3 因果グラフ
  
  　4 因果パラメータの推定
  
  　5 因果は巡る
  
  　参考文献
  
  補論A　分布の非正規性の利用　竹内啓
  
  補論B　多次元AR モデルと因果関係　石黒真木夫
  
  索引
  

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