Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• Takashi Kai

  読了日：2015/10/15

  ぼくには難しいところもあったが、良本だ。昨晩、一気に読めた。特に、わかりやすかったのが階層ベイズの利点で、なるほど、間違った解釈もあるかもしれないが、大局的なパラメータと、個別のパラメータを階層的に区分するのは、仮説の設定とPDCAといった実際のぼくらのやってる業務のようなところに似ていて、これは、空間的スケールを考慮した問題を解決するのに使える気がする。例えば、全国スケール〜リージョンスケール〜個別箇所スケール〜ハビタットスケールみたいな感じ。BUGS言語とStanの書いている意味もようやく理解できた。

• 山のトンネル

  読了日：2022/04/08

  統計学の基礎を学んだ後に読みたい1冊。

• Hiroki Asano

  読了日：2017/10/24

  StanやPyMCなどのツールの紹介に多くのページが割かれており、ベイズ推論の基礎について他の書籍で十分学習した後読むのが良い。

• tamioar

  読了日：2017/08/23

  難しかった、、、。

• tsk

  読了日：2017/06/24

  前に読んだときにはMCMCがかなり意味不明だったのだけれども、アヒル本、豊田分析入門、緑本、ベイズ超入門あたりを経由してから読むと体系的に理解できる良本と分かる。特に伊庭先生の同じモデルを、1. 漸化式による表現 2. 事後分布による(=グラフィカルモデル)表現 3. マルコフ場モデル(=統計力学的な)表現、と比較するのが面白い。MCMCの計算の便利さは実際に手を動かさないと分かってこないので、いきなりこの本を読んでしまった場合には理解が難しい。とりあえずStan辺りを使ってみるほうがよさげ。

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