【目次】実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で
この記事は「実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で」シリーズの目次です。
「たのしいベイズモデリング１＆２」の紹介
テキスト「たのしいベイズモデリング：事例で拓く研究のフロンティア」は、2018年9月に初版発行され、心理学研究のデータ分析をR言語とStanによるベイズモデリングで実践する素晴らしい書籍です。
そして続編に当たる「たのしいベイズモデリング2: 事例で拓く研究のフロンティア」は、2019年11月に初版発行され、前編に引き続き、心理学研究のデータ分析をR言語とStanによるベイズモデリングで実践する素晴らしい書籍です。
まえがき
「たのしいベイズモデリング」目次・リンク
第１章「2要因配置のAR法」のベイズモデリングをPyMC Ver.5で
📈AR法回答から混合分布・２要因配置で「R18映像視聴日数／月」を推論
第２章「血液型と性格には関連がある？」
📈有意性検定に用いられたデータをもとにベイズ的アプローチで再分析
血液型によって性格「持続」に意味のある差があるか？
第３章「阪神ファン－巨人ファンの２大勢力構造は本当か？」
📈50過剰打ち切り正規分布と多次元展開法で感情温度を等高線図で可視化
第４章「ことばの背後にある意図を探る傾向の個人差」
📈二項分布を用いた２つのモデルで意図の解釈率を分析
第５章「音声から感情はわかるか？」
📈４つの音声物理量から喜怒悲等の感情差を乱塊計画で分析
第６章「時間で変化するデートの魅力を階層ベイズでモデリング」
📈時間価値＝遅延価値割引を用いて「わくわく」モデリング
第７章「観光のイメージの世代間比較」
📈観光地の印象を個人差多次元尺度構成法：INDSCALモデルで
第８章「傾いた文字は正しい文字か？鏡文字か？」
📈傾いた文字の判別・反応時間を混合プロセスモデルで
【改】第８章「傾いた文字は正しい文字か？鏡文字か？」
📈傾いた文字の判別・反応時間を混合プロセスモデルで
分布が収束しました！
第９章「カラオケ採点データを用いたベイズ統計モデリング」
📈ボーナス点の打ち切りを乗り越えて「真の総合得点」を時系列的に推論
第10章「オンライン調査における回答項目数のモデリング」
📈打ち切り幾何分布で３つのモデリング
第11章「歴代M-1グランプリで最もおもしろいのは誰か？」
📈徐々に平均パラメータ$${\mu}$$の変数を増やして出場者・審査員を分析
第12章「顔は口ほどではないが嘘を言う」
📈信号検出理論：SDTとベータ多項過程ツリー：MPTでモデリング
【改】第12章「顔は口ほどではないが嘘を言う」
📈信号検出理論：SDTとベータ多項過程ツリー：MPTでモデリング
PyMC5でモデリングできました！
第13章「参加者間計画の心理学実験で得られた集団データの分析」
📈消極的な発言が作業集団のメンバーのパフォーマンスを低下させるか
第14章「いつになったら原稿を書くのか？」
📈変化点検出モデルで締め切り何日前に原稿執筆量が加速したかを分析
第15章「探すのに集中しているときとそうでないときで何が違うのか？」
📈指数－正規分布の階層モデリングで反応時間を分析
第16章「あなたの英語、大丈夫？」
📈語用論的能力を信号検出モデルで分析
第17章「心理療法の介入効果」
📈構造方程式モデリング－潜在成長曲線モデルで介入効果を分析
第18章「本当に麻雀が強いのは誰か？」
📈ディリクレ分布を用いた雀力のモデリング
第19章「男女間のナルシシズム傾向の差の検討」
📈ナルシシズムを測定するNPI尺度を用いて、項目反応モデルで男女差を分析
「たのしいベイズモデリング２」目次・リンク
第１章「チョコボールでエンゼルが当たる確率のベイズ推定」
📈チョコボールの金・銀のエンゼルが当たる確率を「多項分布・幾何分布・二項分布を用いたベイズ階層モデル」で推論
第２章「正直に回答しづらい違法行為の経験率の推定」
📈【間接質問法１】プライバシーを保護できる「アイテムカウント法」でセンシティブな質問の回答をもらい、回答からセンシティブな事項の全体的な傾向を推論
第３章「本当のこと、教えてもらいます！」
📈【間接質問法２】プライバシーを保護できる「ランダム回答法」でセンシティブな質問の回答をもらい、回答からセンシティブな事項の全体的な傾向を推論
第４章「聞きづらい行為を他のみんなはどれくらいしているか」
📈【間接質問法２】プライバシーを保護できる「Aggregated Response法」でセンシティブな質問の回答をもらい、回答からセンシティブな事項の全体的な傾向を推論
第５章「樹木の直径と高さとの関係のモデリング」
📈数理モデルを用いたベイズモデリングで木の直径から木の高さを推論
第６章「男子プロテニスプレイヤーの強さモデリング」
📈プロテニスプレーヤーのゲーム結果データを用いて「強さ」と「勝負ムラ」をベイズで推論
第７章「SNSではどのような自分語りが許されるのか？」
📈TwitterとFacebookでの自分語りの適切さ＆態度に関するアンケートデータをベイズで解析
第８章「統計モデリングで挑む『物語』」
📈アニメ作品「ヴァイオレット・エヴァーガーデン」の社会的反響を序破急＆数理モデル＆公式アカウントフォロワー増加数データを用いてベイズで解析
第９章「練習テストのフィードバックの効果」
📈テストの答案返却時の「フィードバック方法」の効果の違いをベイズ推論！
第10章「え！そっちに入れるんですか？」
📈政策争点に基づく投票行動を「近接性モデル」「方向性モデル」「伸縮近接性モデル」で分析！
第11章「なんとなく？このブランドが好き」
📈携帯キャリア３ブランドのブランド評価データの「What-If」を超技巧派のベイズモデルで分析！
第12章「悲しいときこそ笑顔？」
📈笑顔を作ると漫画が面白くなる！？表情フィードバック仮説を支持する実験に対する「１７の追試結果」をベイズで分析！
第13章「意外と他人は気にしてない」
📈私はとても緊張していて、周りの人もきっと、私がすごく緊張していると思っているに違いない・・・。透明性の錯覚の大きさをベイズで推論！
第14章「歯医者さんに通うのはお好きですか？」
📈価値共創実践スタイルで患者と歯科医院の共創を目指してベイズ分析！
第15章「物理を学べば船が水に浮かぶ理由を説明できる？」
📈学習における丸暗記と意味理解の差異を４つの「浮力問題」解答データのベイズ分析で探ります！
第16章「消費者トレンドをつかまえろ」
📈主要観光地名の時系列Web検索量データをベイズ動的因子分析モデルで分析して消費者トレンドを見つけ出す！
第17章「抑うつを調べるための４つのツールを比較する」
📈４つの抑うつ尺度の心理測定学的特徴をベイズ項目反応モデルで分析！
第18章「"覚えやすさ"の判断メカニズム」
📈「言葉の覚えやすさ」（学習容易性）をBambiによるベイズ項目反応ツリーモデルで推論！
第19章「単一事例データへのマルチレベルモデルの適用」
📈参加者マルチベースラインデザイン実験から得たデータをベイズ階層モデルで解析！
ブログの紹介
note で７つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！
１．のんびり統計
統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。
Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。
２．実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で
書籍「たのしいベイズモデリング」・「たのしいベイズモデリング２」の心理学研究に用いられたベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍をはじめ、多くのベイズモデルは Ｒ言語＋Stanで書かれています。
PyMCの可能性を探り出し、手軽にベイズモデリングを実践できるように努めます。
身近なテーマ、イメージしやすいテーマですので、ぜひぜひPyMCで動かして、一緒に楽しみましょう！
３．実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で
書籍「実験！岩波データサイエンスvol.1」の４人のベイジアンによるベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍はベイズプログラミングのイロハをざっくりと学ぶことができる良書です。
楽しくPyMCモデルを動かして、ベイズと仲良しになれた気がします。
みなさんもぜひぜひPyMCで動かして、一緒に遊んで学びましょう！
４．楽しい写経 ベイズ・Python等
ベイズ、Python、その他の「書籍の写経活動」の成果をブログにします。
主にPythonへの翻訳に取り組んでいます。
写経に取り組むお仲間さんのサンプルコードになれば幸いです🍀
５．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で
書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析をPythonとPyMC Ver.5 で実践します。
この書籍には時系列分析のテーマが盛りだくさん！
時系列分析の懐の深さを実感いたしました。
大好きなPythonで楽しく時系列分析を学びます。
６．データサイエンスっぽいことを綴る
統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
統計・データサイエンス書籍にまつわる記事が多いです。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。
７．Python機械学習プログラミング実践記
書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。
最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。
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