ベイズ統計学を知ろう
ベイズ統計学は、確率を不確実性の度合いとして解釈し、事前の知識やデータを組み合わせて新しいデータを解析する統計学の一分野です。このアプローチでは、事前確率と呼ばれる既存の信念に、新たな証拠を反映させて事後確率を更新します。これにより、データが与えられた条件下での仮説やパラメータの確率的な推定が可能になります。ベイズ統計は、不確実性の下での意思決定や複雑なデータ分析に広く応用されています。
ベイズ統計学のビジネスでの用途も多くなっており、以下のような用途で活用されていることが多いです。
- 意思決定プロセスの改善:
- ベイズ統計学は不確実性の下での意思決定をサポートします。事前情報や新たなデータを組み合わせて、更新された確率を提供し、より情報に基づいた決定を下すことができます。
- マーケティングと顧客分析:
- 顧客の行動や好みの予測、セグメンテーション、ターゲティング戦略の最適化など、マーケティング活動に役立ちます。ベイズモデルを使って、顧客データからの洞察を深め、効果的なマーケティング戦略を立てることが可能です。
- サプライチェーン管理:
- 在庫管理、需要予測、リスク管理など、サプライチェーンの最適化に貢献します。ベイズ統計学は、過去のデータと現在の市場の動向を統合して、より正確な予測を行うのに役立ちます。
- 金融モデリング:
- 株価の動き、リスク管理、ポートフォリオの最適化など、金融分野での意思決定をサポートします。ベイズ統計学は市場の不確実性をモデル化し、投資戦略を改善するのに使用されます。
- 製品開発と品質管理:
- 新製品の成功確率の予測、製造プロセスの改善、品質管理プロセスの最適化など、製品の開発から製造まで幅広く活用されます。
- 人的資源管理:
- 採用の意思決定、従業員のパフォーマンス評価、離職率の予測など、HR関連の意思決定に役立ちます。ベイズ統計学を使用することで、従業員に関するより精密な分析が可能になります。
ベイズ統計学は、これらの分野だけでなく、ビジネスのほぼ全領域で有用な洞察を提供する強力なツールです。特に、ビッグデータの時代において、大量のデータから意味のある情報を抽出し、不確実性の中で最適な意思決定を行うための基盤となっています。
また、ベイズ統計学は多岐にわたる学問領域で応用されており、以下はその一部を示したものです。
- 心理学:
- 実験データからの行動パターンの解析、意思決定プロセスのモデリング、認知心理学における知覚や記憶の研究などに用いられます。
- 経済学:
- 市場動向の予測、消費者行動の分析、経済政策の影響評価などにベイズ手法が使われます。
- 生物学・生態学:
- 種の分布モデリング、生態系の動態解析、遺伝子解析などの分野で応用されています。
- 医学・公衆衛生:
- 疾病のリスク因子の分析、新薬の有効性評価、疫学研究における発生率や死亡率の推定などに利用されます。
- コンピュータサイエンス・機械学習:
- 人工知能、機械学習モデルの構築、自然言語処理、画像認識など、データ駆動型のアプローチにベイズ統計が活用されています。
- 工学:
- システムの信頼性分析、品質管理、ロボティクスにおけるセンサーデータの処理、環境工学における汚染評価などに用いられます。
- 政治学:
- 選挙予測、政策分析、国際関係における意思決定分析など、政治学研究にもベイズ手法が適用されています。
- 教育学:
- 学習成果の評価、教育介入の効果分析、学習者の認識や行動のモデリングなど、教育学研究にも応用されています。
ベイズ統計学の書籍おすすめランキング
1. 完全独習 ベイズ統計学入門
2. 身につく ベイズ統計学
3. 史上最強図解 これならわかる！ベイズ統計学
4. 基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門
5. まずはこの一冊から 意味がわかるベイズ統計学
6. 入門 ベイズ統計学 (ファイナンス・ライブラリー)
7. マンガでわかるベイズ統計学
8. ベイズ統計学 (やさしく知りたい先端科学シリーズ1)
9. 楽しみながら学ぶベイズ統計
10. 図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術
11. 改訂版 入門ベイズ統計
12. 標準 ベイズ統計学
13. ベイズ統計の理論と方法
14. 道具としてのベイズ統計
15. 異端の統計学 ベイズ
16. Pythonでスラスラわかる ベイズ推論「超」入門
17. Pythonによる ベイズ統計学入門
18. Pythonで動かして学ぶ! あたらしいベイズ統計の教科書
19. Juliaで作って学ぶベイズ統計学
20. 実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門
21. データ解析のための統計モデリング入門
22. 入門 統計学: 検定から多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学まで
23. ビジネスマンが一歩先をめざす ベイズ統計学 ーExcelからRStanへステップアップ
ベイズ統計学書籍概論
完全独習 ベイズ統計学入門
『完全独習 ベイズ統計学入門』は、著者小島寛之によるベイズ統計学の入門書です。この本は、先端ビジネスや医療分野で使用されているベイズ統計学を、初学者にもわかりやすく解説しています。特に、難解とされるベイズの公式を極力使用せず、面積図と四則計算のみを用いた解説が特徴です。また、穴埋め式の練習問題とその解答が含まれており、独習に適しています。
この書籍は、検索エンジンの予測変換機能やネットショップのリコメンド機能など、ビジネス分野で広く活用されているベイズ統計学の基本を、中学数学レベルの知識で理解できるように配慮して書かれています。したがって、IT業界の人や統計学に興味がある方だけでなく、一般のビジネスパーソンにも役立つ内容となっています。
著者の小島寛之氏は、1958年東京生まれで、東京大学大学院経済学研究科博士課程を単位取得退学し、現在は帝京大学経済学部教授で、専門は数理経済学です。彼の他の著書には『使える！確率的思考』などがあります。
身につく ベイズ統計学
『身につく ベイズ統計学』は、涌井良幸氏と涌井貞美氏によって著された書籍で、ベイズ統計学の基本から応用までを初学者向けに丁寧に解説しています。この本は、数学、経済学、金融工学、情報科学、心理学など、多岐にわたる分野で使用されているベイズ統計学の普及に伴い、必要な知識と技術を身につけることを目的としています。
内容としては、ベイズの理論の基本的な考え方から始まり、確率・統計の基本、ベイズの定理とその応用、ベイジアンネットワーク、ベイズ統計学の基本、応用、自然な共役事前分布、階層ベイズ法とMCMC法など、幅広いトピックを網羅しています。具体的な内容には、確率の定義、条件付き確率、確率変数と確率分布、最尤推定法、ベイズの基本公式、パターン認識、回帰分析などが含まれています。
この書籍は、特に統計学に関心がある人や、ベイズ統計学を知りたいと考えている人にとって有用です。また、ベイズ統計学をこれから勉強したい大学生や、ビジネスで実際に活用したい社会人にも適しています。
史上最強図解 これならわかる！ベイズ統計学
「史上最強図解 これならわかる！ベイズ統計学」は、ベイズ統計学の入門書として位置付けられています。この本は、数式を最小限に抑え、直感的に理解しやすい説明を重視しています。特に、ベイズの定理の導出と応用が丁寧に解説されている点が特徴です。読者は、高校で学んだ確率の知識を基に、ベイズ理論の公式や事後確率の計算方法を理解することができます。また、ベイズ推定における事前分布や事後分布といった専門用語の理解も、この本を通じて身につけることが可能です。
内容としては、ベイズ統計学の基本概念から、具体的な応用例まで幅広くカバーしています。ベイズ理論の基本、確率論入門、ベイズの定理の基本、ベイズ理論の応用、ベイズ統計学のための準備、ベイズ統計学入門など、段階的に学べる構成になっています。細かい数学的な計算を避け、図解や具体例を多用しているため、数学が苦手な人でも理解しやすい内容になっています。
全体的に、ベイズ統計学の基本から応用までを幅広くカバーし、図解や具体例を多用して理解を助ける構成が特徴的な一冊です。ベイズ統計学をこれから学びたい方に適した入門書と言えるでしょう。
基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門
『基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門』は、ベイズ統計学を基礎から学ぶための教科書です。著者は豊田秀樹氏で朝倉書店から出版されました。
この本は、ベイズ統計学の基本的な概念から始まり、より高度な内容に進む構成になっています。具体的には、以下の章から成り立っています。
- ベイズの定理に関連する基本的な確率概念。
- 確率変数と確率分布について。
- ベイズ推定の基礎。
- メトロポリス・ヘイスティングス法とその応用。
- ハミルトニアンモンテカルロ法。
- 正規分布に関する推測。
- さまざまな分布を使用した推測。
- 比率、相関、信頼性の評価。
本書は、特に心理学などの分野でベイズ統計学を活用することが増えている現状に対応しています。伝統的な帰無仮説検定の限界を超え、データを多角的に解析し、継続的に知見を更新するベイズ統計学のアプローチが強調されています。この本は、専門家でなくても理解しやすいように、基礎から丁寧に解説されており、数理統計学に不慣れな読者でも段階的に学習できるようになっています。
また、各章の末尾には復習のための問題が設けられ、実践部分で使用される分析の例のコードも掲載されています。これにより、実際に手を動かしながら学習を進めることができます。
ベイズ統計学についての基礎的な理解から実践的な分析までを網羅しているため、統計学の入門書として非常に有用な一冊です。ただし、本格的に学ぼうとするモチベーションが高くない読者にとっては、基礎からコツコツと解説を進めるスタイルがやや取り組みにくいと感じられる可能性もあります。
まずはこの一冊から 意味がわかるベイズ統計学
『まずはこの一冊から 意味がわかるベイズ統計学』は、一石賢氏の著によるベイズ統計学の入門書です。この本は、ベイズ統計学の基礎から応用までを、豊富な例題を通じて解説しています。ベイズ統計学は、200年以上前の数学者トーマス・ベイズによって考案され、過去の事実や経験を数量化して予測の精度を高める手法として知られています。この統計学は、天気予報、株価分析、企業や個人の意思決定など、様々な分野で利用されています。
この書籍は、専門書に比べて親しみやすく、数学の初学者でも理解しやすい構成になっています。ただし、完全にベイズ統計をマスターするためには、本書の内容を把握した後、より専門的な書籍や講義に進むことが推奨されます。著者は、初学者が専門書を読む際のハードルの高さを考慮して、この本を執筆しました。この本は、ベイズ統計の概要を理解し、さらに学びを深めたい人にとって適切な選択肢となるでしょう。
入門 ベイズ統計学 (ファイナンス・ライブラリー)
本書は、データ分析の重要性が高まっている現代において、特にファイナンス分野で有効なデータ分析手法であるベイズ分析を紹介しています。本書は初心者向けに書かれており、高度な数学や難解な話題を避けつつ、ベイズ分析の基本的な理念とエッセンスを解説しています。内容としては、ベイズ的視点からの世界観、成功と失敗のベイズ分析、ベイズ的アプローチによる資産運用、マルコフ連鎖モンテカルロ法などが含まれています。
ベイズの基本理念やMCMCアルゴリズムの解説がわかりやすいのとベイズの定理の理解にも役立つ内容が含まれています。
マンガでわかるベイズ統計学
『マンガでわかるベイズ統計学』は、ベイズ統計学の基礎から応用までをマンガ形式で解説する入門書です。この本は、統計学に初めて触れる人でも理解しやすい内容となっており、統計学とベイズ統計学の違いも明確に示されています。著者は向後千春氏で、出版社は技術評論社です。
本書は、統計学の基礎的な概念や手法を、図を多用して実践的に学ぶことができます。高校レベルの統計学に加え、t検定、分散分析、多重比較、相関分析、単回帰分析などの内容が詳しく解説されているため、統計の基礎からしっかりと学びたい人に適しています。
また、この本はベイズ統計学の入門から深い理解までを目指す人にとっても有用です。基礎的な内容だけでなく、ベイズ統計学におけるハミルトニアンモンテカルロ法などの発展的な手法にも触れており、実用的な発展手法についても学ぶことができます。初心者にも読みやすいように配慮されているため、統計モデリングや機械学習を学びたい人にもおすすめの一冊です。
ベイズ統計学 (やさしく知りたい先端科学シリーズ1)
『ベイズ統計学 (やさしく知りたい先端科学シリーズ1)』は、松原望氏によって書かれた統計学に関する入門書です。この本は、数学が得意でない人や文系の人でもベイズ統計を基本から学べるように設計されています。
本書では、ベイズ統計学の基本的な概念や理論を、イラストや日常生活での具体的な例を交えてわかりやすく説明しています。特に、ベイズ統計学が18世紀に生まれ、その実用性の高さから近年再び注目されていることが強調されています。
内容は以下のような構成になっています。
- ベイズ統計学の紹介：ベイズの直感的な理解、確率の考え方など。
- ベイズ統計学で人工知能入門：人工知能との関連や基本的な概念。
- ベイズ統計と確率分布：ベイズの主要な道具、確率分布の理解。
- ベイズ統計学の応用と具体的実例：実際の応用例を通じた理解。
- 運動と制御とベイズ統計学：ナビゲーションシステム、カルマンフィルターなど。
- ベイズ統計学のまとめと発展：学びのまとめと今後の展望。
また、各章の終わりには練習問題が設けられており、読者が学んだ内容を実践的に確認できるようになっています。この本は、AIやディープラーニング、自動運転など、現代の先端科学との関連も取り上げ、ベイズ統計がどのようにこれらの分野に応用されているかを説明しています。
楽しみながら学ぶベイズ統計
「楽しみながら学ぶベイズ統計」という本は、ベイズ推定の概念やその応用に焦点を当てた統計学の入門書です。この本は特に直感的に理解しやすく、数式があまり出てこない点が特徴です。具体的には、ベイズの定理がどのように導かれ、応用されるかについて丁寧に説明されています。ベイズ推定の理解には事前分布や事後分布などの専門用語が出てくるものの、この本ではこれらの概念をわかりやすく解説しており、統計学初心者にも理解しやすい内容となっています。
さらに、この本は、ベイズの定理の公式をシンプルに導出し、高校で学んだ確率の知識を基に理解できるように構成されています。事後確率の計算に関する具体的な例も豊富に取り上げられており、統計手法のエッセンスを学ぶのに役立つでしょう。また、ベイズ推定が専門家だけのものではなく、一般の読者にも理解しやすいという点が評価されています。
図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術
『図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術』は、涌井貞美氏によって書かれたベイズ統計に関する入門書です。この本は、ベイズ統計の基本原則から、従来の統計学との融合、正規分布データを扱う方法に至るまでを解説しています。
本の目次は以下の通りです。
- 「ベイズ統計」ってなんだろう？
- 確率の「4つの基本」を押さえよう
- 「ベイズの定理」を理解しよう
- 「ベイズの定理」を応用しよう
- 「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」を理解しよう
- 「ベイズ統計学」を理解しよう
- 正規分布データをベイズ統計で分析する
この本は、ベイズ統計を初めて学ぶ人や、これまでの統計学とは異なるアプローチに興味がある人にとって有用なリソースです。ベイズ統計がどのようにしてあいまいなデータから未来を予測するのか、その原理と応用が丁寧に解説されています。
改訂版 入門ベイズ統計
「改訂版 入門ベイズ統計」は、松原望によって書かれた本です。この本は、18世紀の数学者トーマス・ベイズが提唱したベイズ統計に関するもので、結果から原因を探るという、人間の感覚に近い理念的側面を持つ統計学です。初心者向けに、ベイズ統計の理論から幅広い応用例に至るまでをわかりやすく解説しています。また、最新の話題を含めて大幅に改訂されています。
標準 ベイズ統計学
『標準ベイズ統計学』という本は、ベイズ統計学の理論と方法を幅広く解説している書籍です。この本では、確率論の基本的な知識から始まり、正規モデルや階層モデル、線形回帰モデルなどにおけるベイズ法の基礎事項を詳しく説明しています。さらに、潜在変数モデルなどの発展的な内容もカバーされているため、ベイズ統計学の基本から応用に至るまでの幅広い知識を学ぶことができます。
また、この書籍は社会科学、医学、生物学など、さまざまな分野でのベイズ統計学の応用例も取り上げており、理論だけでなく実践的な面も学べる内容となっています。ベイズ統計学の基本的な考え方から体系的に学べるように構成されているため、統計学の初心者から中級者まで幅広い読者にとって有用なテキストです。
ベイズ統計の理論と方法
『ベイズ統計の理論と方法』（渡辺澄夫著）は、ベイズ統計の基本的な理論や方法を解説した書籍です。この本は、ベイズ統計学の基本的な概念やモデル、事前分布、ベイズ法則の成り立ちなどについて、実用的な注意点と共に詳細に説明しています。内容は、マルコフ連鎖モンテカルロ法、平均場近似、モデル評価、回帰問題、統計的検定などのトピックを含んでいます。また、初等確率論の基礎についても触れており、確率分布、平均と分散、同時分布と条件付き確率などの概念を扱っています。
道具としてのベイズ統計
『道具としてのベイズ統計』は、著者涌井良幸氏によって書かれた統計学に関する書籍です。涌井良幸はサイエンスライターとして活動しています。彼の著書には、『道具としてのベイズ統計』の他にも多くの数学関連の書籍があります。
この本は、ベイズ統計の基本的な知識やExcelでの活用方法を初心者向けにやさしく解説しています。ベイズ統計は迷惑メールのフィルタリングやインターネットの検索エンジンの技術など、現代のIT業界において必須のツールとされており、その重要性は高まっています。
読者の感想によると、ベイズ統計の理論を一から教えてくれる内容であり、特に事後確率分布を扱う実用上の入門書として評価されています。ただし、MCMC法の説明が少し雑との意見もあります。また、ベイズ統計の基礎を学ぶ上で必要な概念を一通り学ぶことができる設計になっているとの評価もあります。
この本は、統計学の基礎を学ぶ人や、実際にベイズ統計を活用しようと考えている人に適していると言えるでしょう。ベイズ統計の基本的な概念やその応用方法について学びたい方にお勧めです。
異端の統計学 ベイズ
『異端の統計学 ベイズ』は、ベイズ統計学の歴史とその理論の発展を描いた本です。シャロン・バーチュ・マグレインによって書かれ、冨永星によって日本語に翻訳されています。
この本では、ベイズの法則がどのようにして生まれ、長い間学問の世界で異端視されながらも、現実の問題解決において重要な役割を果たしてきたことが語られます。トーマス・ベイズ牧師によって発見されたベイズの法則は、最初はあまり注目されていませんでしたが、フランスの数学者ピエール・シモン・ラプラスによって独立して発見され、さらに発展させられました。
この本は、ベイズ統計学がどのようにして実用的な問題解決の手法として発展し、第二次世界大戦や冷戦時代において重要な役割を果たしたエピソードを含んでいます。例えば、アラン・チューリングがベイズの法則を用いてドイツ海軍の暗号機エニグマを解読した話や、ベル電話会社が金融恐慌を乗り切るためにベイズの法則を活用した話などが紹介されています。
また、この本では、ベイズの法則が科学的な厳密さや客観性を求める学者たちからは異端視されていたこと、しかし、実際の問題解決者たちによって緊急事態への対応や意思決定のために利用されてきたことが描かれています。
ベイズ統計学の歴史を物語るこの本は、統計学の理論的な側面を深く掘り下げるものではなく、ベイズ統計がどのようにして現代の重要な理論となったかを、歴史的な観点から語るものです。
Pythonでスラスラわかる ベイズ推論「超」入門
『Pythonでスラスラわかる ベイズ推論「超」入門』は、赤石雅典氏によるベイズ推論をテーマにしたプログラミングの入門書です。本書はベイズ推論の基本から応用までを、PythonとライブラリPyMCを用いて解説しています。具体的には、確率分布の理解、ベイズ推論の基本的な概念、実際のプログラミングによるベイズ推論の実践、さまざまなモデルの構築と解析などが網羅されています。
各章では、問題設定からモデルの定義、サンプリング、結果の分析までのプロセスが詳しく説明されており、ベイズ推論の基本的な手法や様々な確率分布（ベータ分布、半正規分布など）の取り扱いについて学べます。また、ABテストの効果検証やベイズ回帰モデル、IRT（Item Response Theory）を用いたテスト結果評価など、実務での応用例も豊富に紹介されています。
赤石氏自身がAI分野での経験豊富な専門家であり、その知見を活かした実践的な内容となっているため、ベイズ推論を学びたいプログラマーやデータサイエンティストに特におすすめの一冊です。
Pythonによる ベイズ統計学入門
『Pythonによる ベイズ統計学入門』は、ベイズ統計学の基礎から応用までをPythonで実装する方法を解説した本です。この本では、ベイズの定理や様々な確率分布に基づくベイズ分析、マルコフ連鎖モンテカルロ法などの高度な統計学的手法を扱っています。
主な内容としては、以下のようなトピックが含まれています。
- 「データの時代」におけるベイズ統計学の重要性
- ベイズ統計学の基本原理、未知の比率やパラメータに関する推論、将来の確率変数の値の予測方法
- ポアソン分布や正規分布など、様々な確率分布を用いたベイズ分析
- PyMCを使用したベイズ分析の実装方法
- 時系列データに対するベイズ分析、状態空間モデルの推論
- マルコフ連鎖モンテカルロ法、メトロポリス-ヘイスティングズ・アルゴリズム、ギブズ・サンプラーの解説
この本は、Pythonを用いてベイズ統計学を実践的に学びたい人に適しており、理論から実装まで幅広くカバーしています。
Pythonで動かして学ぶ! あたらしいベイズ統計の教科書
『Pythonで動かして学ぶ! あたらしいベイズ統計の教科書』は、ベイズ統計の基礎からベイズ統計モデリングまでを、Pythonのプログラムを用いてわかりやすく解説する書籍です。この本は特に機械学習エンジニアにとって重要な内容を含んでいます。
内容としては、前半部ではベイズ統計を理解するために必要な確率の説明から始まり、ベイズ統計学、ベイズの定理、ベイズ推定の基本事項について解説されています。後半部では、線形モデルを例に挙げて、MCMC法（マルコフ連鎖モンテカルロ法）を用いたモデルの推定方法について説明しています。
また、本書では、ベイズの定理を用いた事後分布の求め方において、積分計算を回避する二つの方法を紹介しています。一つは共役事前分布を用いて事後分布の解析解を求める方法、もう一つはMCMC法を用いて数値計算により事後分布を推定する方法です。MCMC法では、PythonのライブラリPyMC3を使用しています。
本書は以下のような対象読者に推奨されています。
- ベイズ統計モデリングを学び始める方
- ベイズ統計モデリングの基礎知識が少ない機械学習エンジニア
著者のかくあき氏は、学生時代から数値解析を中心にPython, Matlab, Fortran, C, LISPなどのプログラミング言語を使用しており、Udemyでの講座公開やKindle Direct Publishingでの電子書籍出版など、情報発信も行っています。
目次には以下のような章が含まれています：
- 開発環境の準備
- Pythonプログラミングの基本
- 確率の基本
- ベイズの定理とベイズ推定
- 確率関数
- 事後分布の推定方法
- MCMC法の概要と診断情報
- 線形モデルの回帰分析
- 一般化線形モデルのベイズ推定
この本はPythonを使ってベイズ統計を学ぶ初心者から中級者に適しており、具体的なプログラム例を通じて学べる点が特徴です。
Juliaで作って学ぶベイズ統計学
『Juliaで作って学ぶベイズ統計学』は、数式とプログラミング言語Juliaのコードを密接に結びつけながら、ベイズ統計学の基本的な原理と応用を学ぶことを目的としています。
内容としては、Juliaの基本から始まり、数値計算、確率計算、確率分布の基礎などを扱っています。具体的には、ベクトル・行列計算、統計量の計算、微分計算、関数の最適化などの数値計算の基礎や、確率計算の基礎について学ぶことができます。また、ベルヌーイモデル、線形回帰、ロジスティック回帰モデルなど、統計モデリングと推論に関する章も含まれています。
更に進んで、ハミルトニアンモンテカルロ法や階層ベイズ、状態空間モデルなど、より高度な統計モデルについても解説されており、ベイズ統計学の幅広い側面をカバーしています。
本書は、Juliaという言語を用いて統計学を学ぶための入門書であり、プログラミングと統計学の知識を組み合わせた学習に適しています。プログラミング経験がある方や、ベイズ統計学に興味がある方にとっては、理論と実践を組み合わせた学びの場となるでしょう。
実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門
『実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』は、統計モデリングを基礎から学ぶための入門書です。この本は、統計、確率、ベイズ推論、MCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法）などの基本概念から始め、RとStanを用いたデータ分析の実践に焦点を当てています。
内容は以下のように構成されています。
- 理論編 – ここでは、ベイズ統計モデリングの基本概念を紹介し、統計学、確率、確率分布、統計モデル、ベイズ推論、MCMCなどの基本事項について解説しています。
- 基礎編 – RとStanの基本的な使い方を紹介し、データの要約、データの可視化、MCMCの結果の評価、Stanコーディングの詳細などを扱っています。
- 実践編 – 一般化線形モデル（GLM）について詳しく学び、単回帰モデル、モデルを用いた予測、brmsの使い方、ポアソン回帰モデル、ロジスティック回帰モデルなどが含まれています。
- 応用編（一般化線形混合モデル） – 階層ベイズモデルや一般化線形混合モデルの基本からランダム切片モデル、ランダム係数モデルに至るまで、より高度な内容を取り扱っています。
- 応用編（状態空間モデル） – 時系列分析と状態空間モデルの基本、ローカルレベルモデル、時変係数モデル、トレンドの構造、周期性のモデル化、自己回帰モデルなどについて学びます。
この本は、データサイエンスに興味がある人々、特に統計モデリングやベイズ統計に関心がある人々に適しており、実際のデータ分析に必要な知識とスキルを提供することを目指しています。
データ解析のための統計モデリング入門
『データ解析のための統計モデリング入門』は、統計モデリングに関する入門書です。久保拓弥氏の著で、数理モデルを用いて現象を表現・説明する方法について、統計モデルの基本を分かりやすく説明しています。特に、一般化線形モデル（Generalized Linear Models, GLM）と階層ベイズモデルの基礎、さらにはマルコフ連鎖モンテカルロ（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）法について詳しく解説しています。
本書は、数学的な背景がない読者にも理解しやすいように、章ごとに異なる例題を解決しながら統計モデルの考え方を説明しています。前半ではGLMの基礎を、後半では実際のデータ解析に使えるようにベイズ統計モデル化する方法を解説しています。
書籍の構成としては、以下のような章立てになっています。
- 統計モデルを作るための基礎知識
- 確率分布と統計モデルの最尤推定
- 一般化線形モデル（GLM）
- GLMのモデル選択
- GLMの尤度比検定と検定の非対称性
- GLMの応用範囲の拡大
- 一般化線形混合モデル（GLMM）
- マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法とベイズ統計モデル
- GLMのベイズモデル化と事後分布の推定
- 階層ベイズモデル
- 空間構造のある階層ベイズモデル
この本は、理系・文系を問わず、数理モデリングや解析プログラミングに関する経験が少ない読者にとって有益な内容を提供しています。また、統計ソフトウェアRとWinBUGSの使用方法も含めて解説されており、実際のデータ解析における具体的な応用についても触れています。
この書籍は、統計学の基礎を学びたい方や、データ解析に関する実践的な知識を身につけたい方に特にお勧めです。
入門 統計学: 検定から多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学まで
『入門 統計学：検定から多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学まで』は、統計学の基本から応用に至るまでを網羅的に学ぶことができる教科書です。この本は統計学の全般を、初心者でも理解しやすいように構成されています。具体的には、統計学の基礎概念から、分布、区間推定、検定、分散分析、多変量解析、実験計画法、そして最近注目されているベイズ統計学まで幅広くカバーしています。
新しい版では確率や確率分布に関する式と解説を充実させ、仮説検定における多重比較を大幅に追加しました。また、多変量解析に関する理論の解説を強化し、ロジスティック回帰分析を新たに追加しています。さらに、ビッグデータで注目されるベイズ統計学も取り入れています。英語の文献を読む際に便利なよう、英語表記も併記されています。加えて、RコマンダーとG*Powerの解説も含まれています。
この本は、統計学をしっかり学びたい人や、企業でデータ分析を行う際に手法の原理を理解したい人におすすめです。内容は分析手法だけでなく、その背景にある考え方も理解できるように工夫されています。
ビジネスマンが一歩先をめざす ベイズ統計学 ーExcelからRStanへステップアップ ー
『ビジネスマンが一歩先をめざす ベイズ統計学 ーExcelからRStanへステップアップ』は、ビジネスの分野で役立つベイズ統計学を初学者にも理解しやすく解説した実践的な入門書です。この本は、ビジネスデータの分析に必要なベイズ統計学の基礎から応用までを段階的に学べる構成となっています。
内容としては、確率分布、ベイズの定理、ナイーブベイズ、事前分布、ノームの更新、MCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法）、階層ベイズ、空間統計モデルなどが含まれています。これらのトピックは、ビジネスシーンで遭遇する具体的な問題を例に取りながら解説されており、理論だけでなく実践的な知識も身につけられるようになっています。
特に、Excelを使った基本操作から始まり、徐々にRやStanを用いた高度な分析へとステップアップする流れが設計されています。これにより、統計学に不慣れなビジネスマンでも、徐々にベイズ統計学の理解を深めることができるようになっています。
また、数式の展開を行わず、グラフや言葉で数式の意味を理解することに重点を置いているため、数学的なバックグラウンドがない人でも学びやすい内容となっています。