【統計モデリング】おすすめ本(入門からビジネス教科書,Python,R)ランキング

久保拓弥氏の著書『データ解析のための統計モデリング入門』は、統計モデリングの基礎から応用までを丁寧に解説した書籍です。この本は、一般化線形モデル（GLM）、一般化線形混合モデル（GLMM）、階層ベイズモデル、そしてマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法など、統計モデリングの重要な概念を紹介し、それらを現実のデータ解析に応用する方法を示しています。

特に、この本は数理モデルで現象を表現・説明する基礎訓練を受けていない読者を対象にしており、各章で異なる例題を解決する過程を通じて、統計モデルの基本的な考え方を学べるようになっています。前半部分では一般化線形モデルの基礎を、後半部分ではベイズ統計モデル化の方法を扱っています。

また、統計ソフトウェアRとWinBUGSの使用方法についても触れられており、実際のデータ解析においてソフトウェアをどのように活用するかについても解説しています。

統計モデリング (ISMシリーズ:進化する統計数理)

「統計モデリング (ISMシリーズ:進化する統計数理)」という本は、石黒真木夫、三分一史和、種村正美、清水悟によって書かれた統計学に関する書籍です。この本の具体的な内容や構成に関する詳細情報は、検索結果からは得られませんでした。詳細な情報を知るためには、出版社のウェブサイトや書籍販売サイトを直接確認することをお勧めします。

予測にいかす統計モデリングの基本ベイズ統計入門から応用まで

StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)

樋口知之氏の著書『予測にいかす統計モデリングの基本ベイズ統計入門から応用まで』は、予測のための統計的モデリングを詳しく説明しています。この本では、ベイズ統計の基本概念から始まり、さまざまな計算アルゴリズムやモデリング手法を詳細に解説しています。具体的な内容としては、状態空間モデル、グラフィカルモデル、多次元ノイズの分布モデルなどが含まれています。

また、この書籍は非線形フィルタリングや平滑化アルゴリズム、粒子フィルタなどの具体的な技術も扱っており、実践的な応用にも焦点を当てています。さらに、時系列解析の基本や売上予測の精度を上げる方法など、具体的なケーススタディも含まれており、実際のデータを使用したモデリングの例も提供されています。

この本は、ベイズ統計の入門から応用までをカバーしているため、統計学の基礎を学びたい方や具体的なモデリング技術を身につけたい方に適しています。全体的に、統計モデリングの基本から応用までを広範囲にわたって扱っているため、統計学に関心のある学生や研究者、実務で統計的手法を利用するプロフェッショナルにとって有用なリソースとなるでしょう。

StanとRでベイズ統計モデリング

フィールドデータによる統計モデリングとAIC (ISMシリーズ:進化する統計数理)

『StanとRでベイズ統計モデリング』は、松浦健太郎氏が著し、石田基広氏が監修した書籍で、現実のデータ解析を中心に据えた、実践的なベイズ統計モデリングの方法を解説しています。この書籍は、ベイズ統計に関して、初心者でも理解しやすい内容となっており、同時に統計学に関する基本的な知識を持つ読者にも適しています。

書籍の特徴として、通常のベイズ統計の教科書が初歩的な内容に留まることが多い中、本書ではより応用的な内容に重点を置いています。特に、StanとRを使った統計モデリングの方法を丁寧に説明しており、Stanの文法が変わっても、また他の統計モデリングツールを使用する際にも役立つ知識が得られます。

本書では、統計モデリングにおいて重要な確率分布の概念を分かりやすく説明し、それを利用してモデルをどのように実装するかを学べます。また、書籍にはStanとRのコードが豊富に含まれており、これらのコードはGitHubでも公開されているため、読者は直接コードを試しながら学習を進めることができます。

フィールドデータによる統計モデリングとAIC

島谷健一郎著の『フィールドデータによる統計モデリングとAIC』は、統計モデリングと赤池情報量規準（AIC）に関する入門書です。この本は、特に数理を得意としないフィールドワーカーや、フィールドデータに馴染みの薄い数理系の読者を対象にしています。著者は実際の現場で集めたフィールドデータを使用し、現場視点と統計モデリング視点の両方からデータを考察し、フィールドワークだけでは得られない発見を提供しています。

本書の主な内容としては、統計モデルによる定量化、AICによるモデル評価、最小二乗法と最尤法、回帰モデル、モデリングによる定性的分類と定量的評価、AICの導出、実験計画法と分散分析モデル、空間データの点過程モデル、確率分布の特性、ベイズ統計への序章などが含まれています。

この書籍は、統計モデリングの基本的な概念や方法論を理解し、実際のフィールドデータを用いた応用事例を学ぶための貴重な資料となっています。特に、赤池情報量規準（AIC）を用いたモデル評価についての理解を深めることができます。

ゼロからはじめる統計モデリング

堀裕亮著の「ゼロからはじめる統計モデリング」に関するセミナー情報によると、この書籍は統計モデリングの基本的な考え方を易しく解説しているようです。内容としては、確率分布の基礎から始めて、一般化線形モデル（GLM）、階層モデルなどの統計モデルを紹介し、基本的な理解を深めることに重点を置いています。この書籍は、統計学に関する基礎知識を持っていない方や、統計ソフトを使用しているが出力の意味を完全には理解していない方に適しているとされています。

社会科学のためのベイズ統計モデリング

『社会科学のためのベイズ統計モデリング』は、ベイズ統計モデリングに焦点を当てた入門書です。初学者向けにその考え方や使い方を解説し、確率モデルや推定の理論も紹介しています。また、RとStanのコードがあるサポートサイトも付属しています。この本は、統計モデリングの基本から応用までを広範囲にわたってカバーしており、社会科学分野でのデータ分析に関心がある大学生や大学院生にとって有用なリソースです。

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、馬場真哉氏によって書かれた統計モデリングに関する専門書です。この本は、2019年7月10日に発売され、352ページからなります。定価は3,300円（税込）です。

この書籍は、統計モデリングの世界への入門書として位置づけられています。内容としては、統計、確率、ベイズ推論、MCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法）などの基本的な概念から始め、チュートリアル形式を採用しています。これにより、読者は実践的な知識を身につけることができます。また、brmsやbayesplotなどのパッケージの使用方法も紹介されています。

書籍の内容は、理論編、基礎編、実践編、応用編と分かれており、ベイズ統計モデリングの基本から、一般化線形モデル、一般化線形混合モデル、さらには時系列分析と状態空間モデルなど、幅広いトピックがカバーされています。

この書籍は、統計学の基礎から学びたい方や、実際にR言語やStanを使ってデータ分析を行いたい方に適しています。また、学術的な背景を持つ読者や、データサイエンスに興味がある方にも有用です。

Pythonによるベイズ統計モデリング: PyMCでのデータ分析実践ガイド

「Pythonによるベイズ統計モデリング: PyMCでのデータ分析実践ガイド」は、Osvaldo Martin氏によって書かれ、金子武久氏によって日本語に翻訳された本です。この本は、確率プログラミングのライブラリであるPyMC3を使用してベイズ統計モデリングの基本を実践的に解説しています。

本書の内容は、ベイズ統計モデリングの基本概念の理解から始まり、PyMC3を用いて統計モデルを構築し、そのモデルの健全性をチェックし、必要に応じてモデルを修正・拡張する方法について詳しく説明しています。また、どのモデルを使用するかの決定方法や、モデルに階層構造を組み込む方法、回帰分析を用いた連続的な結果変数の予測方法、ロジスティック回帰やソフトマックス回帰を使った判別方法なども取り上げられています。

本書では、Pythonプログラミングやベイズ統計学に関する知識がほとんどない人でも、コードを実行することを通してベイズ統計モデリングの概念やデータ分析への応用方法を学ぶことができます。特に、ベイズ流の回帰分析の考え方に重点を置いており、一般化線形モデル、混合モデル、階層モデルなども取り扱っています。モデル選択に関しては、AIC、DIC、WAIC、LOOなどの情報量規準やベイズファクターについても解説されています。

最終章では、ノンパラメトリックモデル、カーネルベースモデル、ガウス過程などの高度なトピックについても入門的な解説を行っています。また、原著にあった誤記やコードの不具合は、原著者に確認した上で修正され、翻訳者によってすべてのコードがWindows、Mac、Linux上で動作することが確認されています。

この本は、ベイズ統計を学びたい初心者から中級者、PyMC3を使用して具体的な統計モデリングを行いたい方に適しています。

画像処理の統計モデリング: 確率的グラフィカルモデルとスパースモデリングからのアプローチ

角度データのモデリング (ISMシリーズ:進化する統計数理)

『画像処理の統計モデリング: 確率的グラフィカルモデルとスパースモデリングからのアプローチ』は、確率的グラフィカルモデルとスパースモデリングを中心にした統計的機械学習理論に焦点を当てています。この本は、特に画像処理とパターン認識の分野での応用例を概説しています。パターン認識においては、クラス分類問題の観点から、多値ロジスティック回帰モデルや制約ボルツマンマシンなどの確率的グラフィカルモデルを通じて、深層学習の基礎についての数理を紹介しています。また、スパースモデリングという、深層学習とは異なるアプローチの最新の理論的基盤についても詳しく解説しており、連続最適化問題の観点からその展開を説明しています。

角度データのモデリング

『角度データのモデリング』は清水邦夫氏によって著された書籍で、方向統計学に関する包括的な内容を扱っています。この本は、「ISMシリーズ：進化する統計数理」の第7巻として位置付けられており、方向統計学全般についての解説を含んでいます。方向統計学とは、風向きなどの角度データを含むデータの科学です。

本書では、角度データの扱い方から始め、円周の拡張である球面、トーラス、シリンダー、ディスクなどの各種座標上でのデータ扱いを実例を交えながら説明しています。これにより、方向や角度に焦点を当てた統計学について深く学ぶことができます。気象学、環境科学、生態学、生物学、地質学などの分野で活動する研究者や技術者にとっても非常に役立つ内容となっています。

主要な目次としては、角度データの特徴、角度データのまとめ方、円周上の確率分布の概念、円周上の確率分布モデル、方向データの推測、球面上の確率分布モデル、トーラス上の確率分布モデル、シリンダー上の確率分布モデル、角度変数を含む様々な回帰モデル、ディスク上の確率分布モデルなどが含まれています。

ベイズ統計で実践モデリング: 認知モデルのトレーニング

『ベイズ統計で実践モデリング: 認知モデルのトレーニング』は、ベイズ推論を用いた認知モデルの構築に重点を置いた書籍です。この書籍では、認知研究を主な題材として、多くのケーススタディを通じてモデリングの具体例を紹介しています。また、実際のモデリングプロセスを体験できるように、MatlabやRを使用してWinBUGS、JAGS、Stanなどのソフトウェアを用いた推定の方法が説明されています。

本書の内容は大きく四部に分かれています。第一部ではベイズの分析の基礎を、第二部ではパラメータの推定に関するトピックを、第三部ではモデル選択の方法を、そして第四部では具体的なケーススタディを取り扱っています。各章では、二項分布やガウス分布を用いた推論、データ解析の例、潜在混合モデル、ベイズ式のモデル比較など、さまざまなトピックが扱われています。特に、記憶の保持、信号検出理論、心理物理学的関数、超感覚知覚、多項過程ツリー、記憶のSIMPLEモデルなど、様々な認知科学の領域におけるモデリングが具体的に解説されています。

この書籍は、認知科学や心理学の分野でのベイズ統計の応用に興味がある読者にとって、実践的なガイドとなることでしょう。ベイズ推論の基本から応用までを網羅しており、実際のデータに基づいたモデリングの過程を学ぶことができます。

数理モデリング入門 ―ファイブ・ステップ法―

『数理モデリング入門 ―ファイブ・ステップ法―』は、Mark M. Meerschaert氏による著書『Mathematical Modeling (Fourth Edition)』の日本語訳です。この本は、数理モデルを構築するための「ファイブ・ステップ法」という手順に焦点を当てています。この手順に従えば、専門分野にかかわらず、様々な分野で数理モデルを考えることが可能です。

本書は、特定の専門分野に限定されず、幅広いテーマを取り上げており、数理モデルが多岐にわたる分野で利用されることを示しています。また、ファイブ・ステップ法の中で、「モデルの定式化」という重要なステップがあり、この中で頻繁に用いられる数理モデルを「最適化モデル」「動的モデル」「確率モデル」という3つのカテゴリーに大別しています。

さらに、本書ではMathematicaやMapleなどの数式処理ソフトウェアを活用しており、これらのソフトウェアを使用できる環境で学習することで、より高い学習効果が期待できます。

全体的に、本書は数理モデリングの基本的な原則や手法をわかりやすく解説しており、多様な分野に適用可能なアプローチを提供しています。

データサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とR/Pythonプログラミング

『データサイエンスのための統計学入門第2版』は、Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeckが著し、大橋真也が技術監修、黒川利明が翻訳を行った書籍です。この本はデータサイエンスにおいて重要な統計学と機械学習の基本概念や用語を52項目にわたって扱っています。内容は、データの分類、分析、モデル化、予測というデータサイエンスのプロセスを通じて統計学の必要な項目と不必要な項目を明確にし、統計学の基本と実践的なデータサイエンス技法を効率的に学べるように構成されています。

本書の特徴としては、第1版でR言語のみに対応していたコードが、第2版ではPythonにも対応している点が挙げられます。この変更は、データサイエンス分野におけるPythonの人気を反映しています。また、本書で使用されるコードはすべてGitHubからダウンロード可能です。

内容の具体的な例として、統計実験や有意性検定、回帰と予測、分類などのトピックがあります。これらのトピックでは、A/Bテスト、仮説検定、リサンプリング、統計的有意差、p値、t検定、多重検定、ANOVA、カイ二乗検定、多腕バンディットアルゴリズム、サンプルサイズの検討、単回帰、重回帰、回帰診断、多項式回帰やスプライン回帰、ナイーブベイズ、判別分析、ロジスティック回帰、分類モデルの評価、不均衡データの戦略などが含まれています。

このように、データサイエンスにおける統計学と機械学習の基本概念や用語に関する簡潔な説明と、それを裏付ける数式、グラフ、RとPythonのコードを用いて、多面的なアプローチによる深い理解を促す内容となっています。

データ分析に必須の知識・考え方統計学入門仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅