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】

2025/10/09

"統計学の入門におすすめの一冊。通称「緑本」。
社会人の勉強会でも使われています。
この本では、これまでの検定主義の統計学の問題点と
そこから脱却する方法が平易に説明されています。
統計学やデータ分析に興味がある人はぜひ読んでみて下さい。"

2025/07/22

～一般化線形モデルを扱う人に～
電子ブックへのリンク：
https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hokudai/bookdetail/p/KP00026982
※学外からはこちら→
https://www.lib.hokudai.ac.jp/remote-access/?url=https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hokudai/bookdetail/p/KP00026982

2025/04/27

闇雲にフィッティングするのではなく、統計学に基づいてデータを解析するとはどういうことなのかをきちんと学べる良書。大変勉強になった。

2025/01/17

データを整理して統計的な処理をするときに参考になる1冊。あくまでも統計処理された結果は自分の予測した数理モデルへの適合性を見ているだけで真の分布は分からないことを前提にしながらどう現実的に考えて行くかをなのですがその助けになります。

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。

2025/01/11

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。