ExcelとRで学ぶ ベイズ分析入門 | マイナビブックス

ExcelとRで学ぶ ベイズ分析入門

  • 著作者名:Conrad Carlberg
  • 翻訳者名:長尾高弘
  • 監訳者名:上野彰大
    • 書籍:3,480円
    • 電子版:3,480円
  • B5変:232ページ
  • ISBN:978-4-8399-84342
  • 発売日:2024年04月30日
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内容紹介

ExcelとRを使って試しながらベイズ分析を学ぼう!

ベイズ分析の核となる事前分布と事後分布の考え方からマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたサンプリング技術まで。

本書では、多くの人にとって親しみやすいExcelと、データサイエンスの強力なツールRを使って、ベイズ分析の基本を試して結果を見ながら実践的に身につけることができます。ExcelのワークシートやVBA、Rのサンプルコード、サンプルデータなどもダウンロード可能。

【著者について】
●著者:Conrad Carlberg(コンラッド・カールバーグ)
コロラド大学で統計学の博士号を取得し、マイクロソフトのExcel MVPを複数回受賞。定量分析、データ分析に造詣が深く、また、Microsoft Excel、SAS、Oracleなどの管理アプリケーションのエキスパート。著書に『Business Analysis withMicrosoft Excel, Fifth Edition』『Statistical Analysis』など多数。

●翻訳:長尾 高弘(ながお たかひろ)
1960年生まれ。東京大学教育学部卒。英語ともコンピュータとも縁はなかったが、大学を出て就職した会社で当時のPCやらメインフレームやらと出会い、当時始まったばかりのパソコン通信で多くの人と出会う。それらの出会いを通じて、1987年頃からアルバイトで技術翻訳を始め、その年の暮れには会社を辞めてしまう。1988年に株式会社エーピーラボに入社し、取締役として97年まで在籍する。1997年に株式会社ロングテールを設立して現在に至る。訳書は、上下巻に分かれたものも2冊に数えて百数十冊になった。著書に『長い夢』(昧爽社)、『イギリス観光旅行』(昧爽社)、『縁起でもない』(書肆山田)、『頭の名前』(書肆山田)、『抒情詩試論?』(らんか社)。翻訳書に『実用Git第3版』(オライリー・ジャパン)、『ロバストPython』(オライリー・ジャパン)、『詳解 システム・パフォーマンス 第2版』(オライリー・ジャパン)、『Web APIテスト技法』(翔泳社)、他多数。

●日本語版監修:上野 彰大(うえの あきひろ)
東京大学生命科学研究科修了。大阪府堺市出身。新卒でIGPI(経営共創基盤)に入社した後、2018 年12 月に次世代オンライン薬局を運営するPharmaX株式会社(旧 株式会社YOJOTechnologies)を共同創業。エンジニアリング責任者。また、アプリケーション設計・実装、統計・機械学習、ブロックチェーン、量子コンピュータなど、IT を中心に幅広く調査・実践するコミュニティ「StudyCo」運営者の1人。

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Conrad Carlberg:
コロラド大学で統計学の博士号を取得し、マイクロソフトのExcel MVPを複数回受賞。定量分析、データ分析に造詣が深く、また、Microsoft Excel、SAS、Oracleなどの管理アプリケーションのエキスパート。著書に『Business Analysis with Microsoft Excel, Fifth Edition』『Statistical Analysis』など多数。

目次

1章 ベイズ分析とR:概観
1.1 ベイズの復権
1.2 事前分布の構築について
1.3 ある専門用語について
1.4 事前分布、尤度、事後分布
1.5 頻度論統計学とベイズ統計学の比較
1.6 まとめ

2章 二項分布の事後分布の生成
2.1 二項分布とは何か
2.2 Excelの二項分布関数
2.3 Rの二項分布関数
2.4 (ややこしくならない範囲での)数学による理解
2.5 まとめ

3章 ベータ分布の本質
3.1 Excelによるベータ分布の分析
3.2 ベータ分布と二項分布の比較
3.3 ExcelのBETA.DISTのヘルプページの解説
3.4 Rでの同様の分析
3.5 まとめ

4章 グリッドサーチとベータ分布
4.1 グリッドサーチについてもう少し詳しく
4.2 ベータ分布関数の結果の使い方
4.3 分布の形と位置の追跡
4.4 必要な関数の棚卸し
4.5 公式から関数へ
4.6 共益事前分布とは何か
4.7 まとめ

5章 母数が複数あるグリッドサーチ
5.1 準備作業
5.2 データの結合
5.3 まとめ

6章 ベイズ統計学の手法を使った回帰
6.1 頻度論の回帰分析
6.2 頻度論の回帰分析の具体例
6.3 行列代数による手法
6.4 quap関数による単回帰
6.5 重回帰の設計
6.6 ベイジアンの重回帰
6.7 まとめ

7章 名義変数の処理
7.1 ダミーコーディング
7.2 コードではなくテキストラベルを使う方法
7.3 群平均の比較
7.4 まとめ

8章 MCMCサンプリング
8.1 ベイズ分析のサンプリング手法の簡単な復習
8.2 MCMC分析の例
8.3 最後にひとこと

Appendix
付録A RStanとrethinkingパッケージのWindowsプラットフォームへのインストール方法
付録B 用語集

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