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StatModeling Memorandum

StanとRとPythonでベイズ統計モデリングします. たまに書評.

『Pythonで体験するベイズ推論 ―PyMCによるMCMC入門―』の書評

特長 Pythonユーザが待ちに待ったPythonによるMCMC本ではないでしょうか。原著タイトルが『Bayesian Methods for Hackers』だけあって、プログラマ・エンジニア向きだと思います。数式はびっくりするほど出てこない代わりに、Pythonコードは非常にたくさんで…

統計・R・Stan関連の本、用途別のオススメ10冊

年末年始向けに、比較的読みやすい本を中心にオススメします。 統計学入門 色々読んでみましたが、現在決定版と言えるものは存在しないように思えました。個人的には、シグマと積分の復習、場合の数・数え上げの方法、確率、確率変数、確率密度、度数分布と…

「StanとRでベイズ統計モデリング」松浦健太郎 という本を書きました

僕が筆者なので、この記事は書評ではなく紹介になります。まずこの本はRのシリーズの一冊にもかかわらずStanという統計モデリングのためのプログラミング言語の方がメインです。このようなわがままを許してくれた、ゆるいふところの深い石田先生と共立出版に…

「Python機械学習プログラミング」 Sebastian Raschka(著), 株式会社クイープ(訳), 福島真太朗(監訳)

僕はベイズ統計モデリングをはじめる前(5年ほど前)までは主に機械学習をしていました。その頃は平易な成書はあまりなくて、サポートベクターマシンの理論の難しい本を読んだり、Weka本(当時はこれ)を読みながら実装していたことを思い出します。Pythonで…

「はじめての統計データ分析」 豊田秀樹のメモ

あとがきと6章のあとにあるQ&Aの節が熱い思いに満ちていてオススメです。2.7節「論文・レポートでの報告文例」もユニークです。学生思いの教育者としての一面を垣間見た気がします。 あとがきに書いてあるように、たしかに初級向けの授業で伝統的な統計学と…

「ベイズ統計の理論と方法」渡辺澄夫のメモ

ベイズ推測を使う人はもちろんのこと、嫌う人にもぜひ一読をすすめたい書籍です。ただし、メインの定理の証明の部分は、代数幾何学の特異点解消定理を使いますし、その他にも複素関数論・経験過程といった知識を要求されます。これらの事前知識に詳しくない…

「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」豊田秀樹ら

ハミルトニアンモンテカルロ法を以下HMCと略します。この本の内容は主に次の4つに大別されます。 (1~3章・付録A)確率・ベイズの定理・ベイズ推定のおさらい & 伝統的な統計学とベイズ統計学の比較 (4~5章・付録B)事後分布からのサンプリングの詳細(…

「データ分析プロセス」福島真太朗

書籍のタイトルは「データ分析プロセス」とありますが、偉い人を説得してどのようにデータを集めていくかを決めて、KPIをどう設定して~という、いわゆる啓蒙書ではありません。すでに顧客の行動データやPOSデータなどをデータベースに格納しつつあり、そこ…

「The BUGS Book : A Practical Introduction to Bayesian Analysis」 David Lunn et al.

★★★★★の良書です。WinBUGS, OpenBUGSの作者らによる初の教科書です。登場遅すぎですよ。 非常によくまとまっており、久保先生の緑本の次に読むべき本と言えそうです。買いの一択です。 目次はここから。サポートページやサンプルコードはここから。 内容は理…