ベイズ統計データ解析 (Rで学ぶデータサイエンス 3)

内容紹介

今日，複雑な構造をもつ種々の問題を考察するうえで，ベイズ的方法は非常に有効なアプローチとして認識されている。

ベイズ統計解析では，とくにモデリングの技法とパラメータ推定に関する計算法の占める比重が高く，Rとの相性が非常によい。

著者は，本書を通読することで，ベイズ統計学に関する理解が深まるよう配慮している。

また，本書は応用の側面も重視しており，分析方法の解説および応用例と併せてRによるプログラムを提示する。

具体的には，まず，ベイズモデルの基本概念，ベイズ型線形モデルの手法，ベイズ統計解析のためのモンテカルロ法，マルコフ連鎖サンプリング法，および状態空間モデルを説明する。

そして，経済時系列の季節調整，時変係数ARモデルおよび時変係数VARモデルなどの状態空間モデルによる時系列解析法を解説し，Rで編成したプログラムを紹介する。

さらに，応用例として，時変構造をもつ生産関数モデルの構築，ヒューマンインタフェースのパフォーマンス評価のためのベイズ型モデルなどを取り上げる。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

姜/興起

1957年生まれ。

1993年国立総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻修了。

専攻は統計科学、計量経済学。

現職、帯広畜産大学地域環境学研究部門教授、博士(学術)(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)