ベイズ統計に基づいたモデリングは、正規分布以外の確率分布を使うことが、マルコフ連鎖モンテカルロ法によって、比較的手軽に汎用的に実現できます。しかし実際は、慣れない確率分布を扱うのには、ハードルがある方も多いのではないでしょうか。本書では豊富な応用例が示されており、例に習って自分のデータへの適用を助けてくれます。プレート表現(グラフィカルモデル)の使い方も説明されており、結果などをスッキリ表現することができ、プレゼンなどでも重宝するはずです。「ベイズ」と「モデリング」を手を動かしながらも理解でき、「結果の伝達」もサクッと学べる1冊はこちらです
MCMC
【ベイズ法の基礎と応用】東工大の講義から生まれた、階層ベイズ、ベイジアン・ネットワーク、隠れマルコフモデルなどの理論が学べ、MCMC法も身につけれる1冊はこちらです【目次あり】
「ベイズ統計」は、現代の統計学の1分野で、産業界への応用範囲も広く、近年特に注目されています。ベイズ統計には、ベイズの定理に基づいた統計的手法条件付き確率分布による統計モデリングの2つが含まれていると考えると分かりやすいかもしれません。 近年注目されるよう
マルコフ連鎖モンテカルロ法は、「確率の科学」の友であり、最強の武器である MCMCを学ぶならこの1冊はいかがでしょうか
ベイズ統計学を学んでいると必ず出くわす、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)。統計物理の分野で、すでに60年前には提案されていた手法です。それが1990年代に入ると、盛んに使われはじめて、人工知能・機械学習・統計学、と言われる世の中で、広く世の中で求められ
ベイズ統計を学びたい人はチェックしてほしい良書、8冊はこちらです
最近とくに盛り上がっている「ベイズ」は、多くの書籍が発売されていますこれまでの統計とは一風変わったベイズですが、世の中で、役に立つ場面が満載です今回は、ベイズをはじめて学ぶ方から、全体像をつかみたい方、しっかりと学びたい方へ、わかりやすいものを紹介してい