一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC シリーズ確率と情報の科学 久保拓弥 岩波書店BKSCPN_【bookーfestivalーthr】 データ カイセキ ノ タメノ トウケイ モデリング ニュウモン クボ,タクヤ 発行年月：2012年05月 ページ数：267p サイズ：全集・双書 ISBN：9784000069731 久保拓弥（クボタクヤ） 1969年生まれ。
1998年九州大学大学院理学研究科生物学専攻博士後期課程修了。
博士（理学）。
現在、北海道大学地球環境科学研究院環境生物科学部門助教。
専門は、生態学のデータ解析に関する統計学的方法の研究と実際への応用（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 データを理解するために統計モデルを作る／第2章 確率分布と統計モデルの最尤推定／第3章 一般化線形モデル（GLM）ーポアソン回帰／第4章 GLMのモデル選択ーAICとモデルの予測の良さ／第5章 GLMの尤度比検定と検定の非対称性／第6章 GLMの応用範囲をひろげるーロジスティック回帰など／第7章 一般化線形混合モデル（GLMM）ー個体差のモデリング／第8章 マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法とベイズ統計モデル／第9章 GLMのベイズモデル化と事後分布の推定／第10章 階層ベイズモデルーGLMMのベイズモデル化／第11章 空間構造のある階層ベイズモデル 現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを紹介する。
前半では、応用範囲のひろい統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎を、後半では、実際のデータ解析に使えるように、階層ベイズモデル化する方法を、RとWinBUGSの具体例を用いて説明する。
本 科学・技術 数学
【ウェブ解析のはなし】ウェブ解析士ネタを振り返る（2015年6月～2016年8月） https://t.co/bfDQlJW3xn 資格を取得してから早や一年以上が過ぎました。その間に何をやっていたとか、何を考えていたとか、今どこを目指しているのかなどをまとめてみました。
@okushin2015 2019/01/21 22:54
VSRADというのはね、早期アルツハイマー型認知症の画像診断支援に使われる優秀なものよ。このように、健常者とのデータを比較して解析するの。医学の進歩ってすごいわね♡
https://t.co/wIshaZhBSH@Radiology_tan 2019/01/21 22:46
キタサンブラック産駒が誕生 ノーザンファーム第１号
リアリインパクト2019の６代血統表＆９代クロス解析表＆解説
https://t.co/UwfvW50kNk@aokiyoshiaki 2019/01/21 22:46
