基本情報
内容詳細
ベイズ的アプローチを利用し、汎用的に有用な解析技法と個別の認知モデルという、一見あい反する事柄を紹介。
目次 : 第1部 発展的な確率分布(ガンベル分布/ ワイブル分布/ 異質性を考慮した二項分布モデルの分析/ フォン・ミーゼス分布/ パレート分布/ 非対称正規分布)/ 第2部 汎用的な解析技法(リンク関数/ トピックモデル/ 隠れマルコフモデル/ 無制限複数選択形式の分割表データに対する因子分析/ 項目反応理論/ Best‐Worst尺度法を利用した展開型IRTモデル)/ 第3部 認知モデル(心理パート:カッパ係数/ 心理物理学/ 信号検出理論/ BARTモデル/ アイオワ・ギャンブリング課題)/ 第4部 論文紹介(プレート表現を利用した論文の紹介)/ 付録(プレート表現の見方/ モデル選択規準)
【著者紹介】
豊田秀樹 : 1961年東京都に生まれる。1989年東京大学大学院教育学研究科博士課程修了(教育学博士)。現在、早稲田大学文学学術院教授(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)
(「BOOK」データベースより)
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Iwata Kentaro さん
読了日:2020/05/02
tsk さん
読了日:2017/07/26
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