ベイズ統計の基礎、マルコフ連鎖モンテカルロ法、推論と予測、モデル構築、統計グラフィックス…ベイズ統計学の基礎知識と実践的技法を学ぶテキスト。

Sharon Bertsch McGrayne is the author of numerous books, including Nobel Prize Women in Science: Their Lives, Struggles, and Momentous Discoveries and Prometheans in the Lab: Chemistry and the Making of the Modern World. She lives in Seattle.

現在、IT やリスクマネジメント、経済学、意志決定理論の各分野で非常に 重要な役割を果たしているベイズ統計。しかし、その250 年あまりの歴史の ほとんどにおいて、統計学界では異端視され、冷遇されてきた。 それはなぜなのか? またそれにもかかわらず、死に絶えることなく生き残り、 現在、広く利用されているのはなぜなのか? 今まで語られることのなかったベイズ統計の数奇な遍歴。

近年,国内でも盛んになってきているベイズアプローチを用いた分析の入門書。 ベイズアプローチによる分析は,これまで帰無仮説有意性検定が中心であった領域においても,徐々に利用されつつある。またビジネスの現場においてもデータによる意思決定を行うためにベイズアプローチを採用する事例を耳にする。本書は,そのようなベイズアプローチを用いた分析の入門書である「Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition: A Tutorial with R, JAGS, and Stan」の翻訳書である。 本書は三部構成からなる。第I部では,基本としてベイズ推論やモデル・確率の基礎的な考え方と,以降実際に利用するRプログラミングについて解説する。第II部では,2値データを用いて,近年におけるベイジアンデータ分析の重要な要素を説明する。特...(展开全部)

荒木雅弘（作者） 1964年出生于日本大阪。1993年完成 了日本京都大学研究生院研究科信息工程专业博士课程的学习。先后担任过京都大学工学部助教和京都大学综合信息媒体中心讲师。1999年开始担任日本京都工艺纤维大学工艺系助理教授，2007年晋升为研究生院工艺科学研究科副教授。目前正在开发以语义网为知识库的对话系统，研究用于多模态对话系统的描述语言。 陈舒扬（译者） 软件开发工程师，任职于某日企，从事软件开发工作。热爱编程和游戏，崇尚开源精神，对机器学习领域的东西都很着迷。 杨文刚（译者） 长期从事软件开发和系统运维工作。现任职于某世界五百强企业，探索数字化转型业务，内容涉及大数据、机器学习、深度学习等技术。

リーソフトRを使った医療統計解析の入門書。統計学を使う医学・薬学・生物学系の学生・研究者に向けて、基本を解説。医学・生物学分野から多くの実例をとっており、統計学的な視点からの注意点もあるため、端的に統計学的手法を理解することができる。もちろん、本文で紹介するコード・図版は、すべてRで実行可能である。原書2版では、初学者がつまづくデータの扱い方、統計学的手法の普及に伴い必要となった高度な解析手法などを大幅に加筆。最新のバージョン進化に合わせたストレスにならない解説を行う。

David Spiegelhalter is a British statistician and Chair of the Winton Centre for Risk and Evidence Communication in the Statistical Laboratory at the University of Cambridge. He was also elected as President of the Royal Statistical Society for 2017-18. In addition to presenting documentaries on BBC4, he has appeared on Infinite Monkey Cage, BBC Horizon, and the Life Scientific...(展开全部)

矶田道史，1970年出生于冈山市。2002年完成庆应义塾大学大学院文学研究科博士课程。历史学博士，专攻日本近代社会经济史、历史社会学、日本古文书学。现任国际日本文化研究中心副教授。著有《武士的家用账》《老爷的联络簿》《日本人的睿智》《龙马史》《享受历史的方法》《无私的日本人》《从天灾中重读日本史》等。

内容紹介 2006年出版以来,amazon.comの人工知能部門で世界的トップセラーとなり,たちまち4刷となった英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning,待望の日本語版.5名の監訳者のもと,選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出されている.ベイズ理論に基づいた統一的な視点から,機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説。 著者からのコメント ■□■ 本書の特長 ■□■ ★ ベイズ理論に基づく統一された説明:ベイズ理論に基づく統計的予測技術は,計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上によって,急速に進展しました.本書は,このベイズ理論の観点で統一的に整理された視点で,各種の機械学習・パターン認識の理論や手法を解説しています. ★ 基本から発展までバランスとれた構成:本書は,確率入門・決...(展开全部)

ベイズ理論に基づく統計的予測技術は,計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により,近年,急速に進展してきた.本書は,このベイズ理論に基づいた統一的な視点から,機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書である. 確率入門,決定理論,回帰,クラス分類のような基本的で平易な話題から始め,これらの基本をふまえた上で,近年,急速に発展したサポートベクトルマシンやブースティングといった手法,機械学習手法の適用範囲を広げたカーネルトリックやグラフィカルモデルについて詳説する.さらにベイズ理論の実用化にあたって不可欠なMCMCや変分ベイズといった高度な話題まで触れているので,読者はバランスよく展望をもつことができる. この下巻では,上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う.まず,予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと,今や幅広い領...(展开全部)