データ解析のための統計モデリング入門 の商品レビュー

久保拓弥【著】

2024/03/16

個体差による過分散がある場合の対処法、パラメータをMCMCにて推定する方法などが参考になった。

Rでのコードで書かれているが、調べればPythonでも再現できるため無理に本書のコードを利用する必要はない。

2023/09/22

通称「緑本」としてGLMや階層ベイズの入門書として定評がある。

以前私が読んだときは，GLMからベイズへの拡張が不自然であると感じ，いまいち何の入門書なのか分からなかった。

2022/10/05

https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000081898

2022/05/28

GLM、GLMM、階層ベイズ、MCMCあたりの関係性と使い方を学ぶには最適な良著。
数理の深いところには突っ込まないが、簡単なサンプルデータを用いてRで実践的な解析方法を説明しており、かなりプラクティカルな内容になっている。
著者のtipsで統計学の落とし穴が数多く指摘されているのも面白い

2021/11/21

ベイズ統計のための入門書としておすすめの本であった。例は生物学としての植物の肥料と成長が一貫していた。
　ベイズ統計も後半では扱っていた。しかし、少し初学者としては難しいように感じられた。特に、分析を主目的とする４年生の卒論でこの本を読んですぐ分析することは難しいのかもしれない。大学院生でじっくり読む場合にはやくにたつかもしれない。

2021/11/20

線形モデルから一般化線形モデル、ベイズまで身につく名著。ベイズ基本を理解した後に読もう。中級者向き。

2021/10/19

ベイズ統計の学習書としては有名なので読んでみたが、概念的なことはさらっとわかるが、数学的にきちんと論理展開しているわけではなかったので、わかったようなわからないような印象だった。一般化線形モデル、MCMC、階層ベイズモデルといった内容だが、もっと詳述していると期待したので、また別の本にあたろうと思う。

2021/09/23

URL：https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000081898

＊学外からは「学認」をご利用ください（利用方法↓）
http://www.shiga-med.ac.jp/library/support/manual/maruzenebook_gakugai.pdf

2021/01/04

堅そうなビジュアルとは裏腹に丁寧な記述と例示でスラスラ読めるタイプの本。
こういう流れでモデルを選択していくんだな、というのが直感的にわかって良い。
なお有名なのでPythonへの変換コードは探せばいくらでもある。

2023/08/15

数式の使用は最小限に押さえながらもエッセンスは逃さず分かりやすく解説。読者が足を踏み外さないよう道筋がきちんと引かれている。あとがきにも著者本人も学生を指導する中でブラックボックスでない統計モデリングの理解を目指したとのこと。個人的には、統計モデルの当てはまりと予測の良さを示すAICが理解できたところで満足。
本書の惜しいところは例題データを載せた著者のページが既に無くなっていること。誰かがGitHubに上げられているものをダウンロードしてくる必要がある。