ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを紹介する。前半では、応用範囲のひろい統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎を、後半では、実際のデータ解析に使えるように、階層ベイズモデル化する方法を、RとWinBUGSの具体例を用いて説明する。＜収録内容＞第1章 データを理解するために統計モデルを作る第2章 確率分布と統計モデルの最尤推定第3章 一般化線形モデル(GLM)-ポアソン回帰第4章 GLMのモデル選択ーAICとモデルの予測の良さ第5章 GLMの尤度比検定と検定の非対称性第6章 GLMの応用範囲をひろげるーロジスティック回帰など第7章 一般化線形混合モデル(GLMM)-個体差のモデリング第8章 マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法とベイズ統計モデル第9章 GLMのベイズモデル化と事後分布の推定第10章 階層ベイズモデルーGLMMのベイズモデル化第11章 空間構造のある階層ベイズモデル＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-1249659Kubo Taku Wataru / Cho / Data Kaiseki No Tame No Tokei Modelling Nyumon Ippan Ka Senkei Model Kaiso Bayes Model MCMC (Kakuritsu to Joho No Kagaku)メディア：本/雑誌重量：562g発売日：2012/05JAN：9784000069731データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC[本/雑誌] (確立と情報の科学) (単行本・ムック) / 久保拓弥/著2012/05発売