書記の読書記録#1059『データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)』

久保 拓弥『データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)』のレビュー

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

レビュー

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。

もくじ

１　データを理解するために統計モデルを作る
２　確率分布と統計モデルの最尤推定
３　一般化線形モデル（GLM）
４　GLMのモデル選択
５　GLMの尤度比検定と検定の非対称性
６　GLMの応用範囲をひろげる
７　一般化線形混合モデル（GLMM）
８　マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法とベイズ統計モデル
９　GLMのベイズモデル化と事後分布の推定
10　階層ベイズモデル
11　空間構造のある階層ベイズモデル
文献・索引

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