オーディオエディションのサンプルをお聴きいただいています。フォローおすすめの著者+++他のおすすめ商品を見る何か問題が発生しました。後で再度リクエストしてください。単行本"もう一度試してください。最大5%ポイント還元中。最大5%ポイント還元中。まとめて買うと最大15%ポイント還元。Amazon.co.jp。(細則もこちらからご覧いただけます)SUUMO住宅情報誌と対象の本の同時購入で合計金額から260円OFF。【*期間限定なし*この商品の特典】Amazon.co.jpが販売する【A】SUUMO住宅情報誌と【B】対象の本をまとめて同時にご購入いただくと、注文確定時に合計金額から260円OFFに。まとめて買うと最大15%ポイント還元。Amazon.co.jp。(細則もこちらからご覧いただけます)【*期間限定なし*この商品の特典】Amazon.co.jpが販売する【A】SUUMO住宅情報誌と【B】対象の本をまとめて同時にご購入いただくと、注文確定時に合計金額から260円OFFに。¥4,180在庫あり。この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。¥3,080在庫あり。この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。¥3,300在庫あり。この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。1このショッピング機能は、Enterキーを押すと商品を読み込み続けます。このカルーセルから移動するには、見出しのショートカットキーを使用して、次の見出しまたは前の見出しに移動してください。端末は必要ありません。本をお読みいただけます。AppleAndroidAndroid無料アプリを入手するには、Eメールアドレスを入力してください。無料読書アプリを表示Kindle化リクエストこのタイトルのKindle化をご希望の場合、こちらをクリックしてください。お持ちでない場合、こちらから購入いただけます。無料アプリのダウンロードはこちら。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説明する。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、それらをベイズ統計モデル化する方法を説明する。内容(「BOOK」データベースより)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。(「BOOK著者紹介情報」より)久保/拓弥1969年生まれ。1このショッピング機能は、Enterキーを押すと商品を読み込み続けます。このカルーセルから移動するには、見出しのショートカットキーを使用して、次の見出しまたは前の見出しに移動してください。トップレビューレビューのフィルタリング中に問題が発生しました。後でもう一度試してください。高い本ですが、他の方のレビューを見ると既に定評があるようなので買って間違いはないと思います。筆者の先生は統計を専門にしていたのでは無く、植物生態学が専門のようで、統計のユーザーとして業界でのやり方の反省に基づいて書かれた本なので非常にタメになります。ユーザーの立場からの本なので、この本を読むために必要な前提知識は大して要らない感じですが、1.2項に列記された統計にまつわる良からぬ行いの数々が理解出来るユーザーとしての経験が必要な気もします(自分のレベルだと何をどうしたのかがよく分からない例が多いです)。ちなみに、この本では「説明変数」を使っていて、しばらく前までは「独立変数」と呼ばれていたという話が出て来ますが、一方で「特徴量」は影も形もないので、業界の反省に基づいて書かれているとはいえ本の中身自体は従来からの統計学の範疇のようです。現代の統計学、データ解析の概要を、広い視点からわかりやすく書いてある素晴らしい本でした。入門書なので、この一冊ですぐにさまざまな技法が使えるようになる本ではありません。この本を読めば「これから何を掘り下げて勉強すれば良いのか」ということがよくわかります。いう意味で最初に読んだ方が良い一冊だと思います。前半のGLMなどの説明は、他の本と比べても間違いなく良いと思います。前半部分だけでも買う価値はあるかと思います。後半への繋がりは良かったのですが、MCMC辺りは前半に比べると読みにくい印象です。統計モデリングについてシンプルなモデルから始まり、現実を記述するためどんどん一般化されていく解説が軽快でわかりやすかった。単行本Amazonで購入データを取るとはなんぞやという事が詳しく書いてあります。Rを使わない人でも、なんらかのサンプルから得られたデータ・数字に触れる機会がある人は誰もが一度読んでおくべき良本です。研究室の自主ゼミでも使用しましたが、とても好評でした。仲間と精読することをお勧めします。数式はところどころ出てきますが、文系でもなんとか読める程度です。数式の意味なども書かれているので分かりやすいです。筆者自身読みやすい文章を書くのが上手だと思います。合理的な理由がないのに、他の手法を否定していたり、ご自身で否定されている手法を本書で紹介する意味もわからない。確かに用いる統計モデリングの手法を把握して解析したいという方には向いていますし、指導教員が年配で「有意差の検定を行わない限り科学的データとして認められない」とか「目で見たものしか科学でない」とか「平均値は万能な指標」などのご自身の理解・経験・調査を過剰に正当化する方だったり、独学の必要のある場合は本書は統計モデリングの世界を一望するうえでとても有益です。多くの方が良書といっているわりに、説明不足で決めつけが多かったり悪い技術を紹介したり、簡潔でなかったりするので、そういう欠点を書こうと思います。・研究で実装すべきモデルは、本書や関連する参考文献で紹介されているような単純なモデルばかりではありません。本書を手に取る方は既に統計学の限界に気づきページをめくられているので、統計学の批判はいらないのでもう少し説明できると思うのですが・・・。何より本書の欠点は紹介されている統計モデリングの説明は、概ねネット(英語版wikipedia)で説明されていることが多いことです。実装自体も単純で概ねRのマニュアルを眺めればすぐにできます。本書を初学者の必読の書物と位置づける方がなぜたくさんいるのかよくわかりません。(JDobson)やカテゴリカル・データ解析入門(Agresti)などのほうが紹介されている項目が多く、その解説も丁寧でわかりやすいし、引用しやすかったです。・説明不足な点や正しいとはいえない事柄が多く、疑問の多く残る箇所がありました。ランダム効果の定義や実装、オフセット項を用いなければならない理由、割り算モデルは駄目な理由、ご自身で使うとまずいと述べられている交互作用にページを割くなど。ランダム効果などは、「場所差と個体差を説明可能」としていますが、潜在変数や交絡因子を適用した場合での違いがわかりにくい。図を中心に説明されているので、実装後は数学的にどうなっているか?もわかりにくかったです。他にロジスティック回帰分析の項目は問題設定していたあとは、何について議論されているのかについて明文化されていないまま説明がつづくので、逐一、前に戻り、理解しなければならず非常にストレスフルです。AICやGLM、GLMM、階層ベイズの概要等の説明は、ガチガチの統計学の書物をいきなり読むよりもわかった気になり、今後のモチベーションにつながりました。お金があるなら買いましょう。私は2年くらい前に購入しました。Rは使い方ちょっとわかったけどMCMCとかはいまいちです。・ただの線形モデル(Excelの関数レベル)・一般化線形モデル(Excelの関数レベルを何個かのシートに分ければできなくもない)・階層ベイズモデル(Excelのマクロ......だときつい)の、概略を知るには非常に適しています。・元データがダメだった場合どーすんの・はずれ値がいっぱいあってさあ・スパースモデリングってないのというあたりには、別の本を参照ください。違反を報告31のカスタマーレビューおよび37のカスタマー評価があります。すべてのカスタマーレビューを見る(31)カスタマーレビューを書くAmazonプライム会員ならお急ぎ便、日時指定便が使い放題さらに、映画もTV番組も見放題。200万曲が聴き放題。クラウドに好きなだけ写真も保存可能。プライムを無料で試す現時点ではこのメニューの読み込みに問題があります。プライムの詳細はこちら。プライム商品の返品・交換コンテンツと端末の管理Amazonアシスタントヘルプ日本語ショッピングのための言語を選択します。日本ショッピングのための国/地域を選択します。Audible(オーディブル)本は、聴こう。Now好きな時間が選べる。affiliates。