Pythonによるベイズ統計モデリング Pymcでのデータ分析実践ガイド

確率プログラミングのライブラリＰｙＭＣ３を使ったベイズ統計モデリングの基本をシンプルなデータを使って実践的に解説。次のことが学べます。「ベイズ統計モデリングの概念を理解する」「ＰｙＭＣ３を使って統計モデルを構築する」「モデルの健全性をチェックし、必要に応じてモデルを修正する」「モデルに階層構造を組み入れて、階層モデルを活用する」「回帰分析を使って、目的としている連続的な結果変数を予測する」

目次 : 第１章　確率的に考える―ベイジアン推論入門/ 第２章　確率プログラミング―ＰｙＭＣ３入門/ 第３章　複数パラメータの取り扱いと階層モデル/ 第４章　線形回帰モデルによるデータの理解と予測/ 第５章　ロジスティック回帰による結果変数の分類/ 第６章　モデル比較/ 第７章　混合モデル/ 第８章　ガウス過程

【著者紹介】
金子武久 : 学歴：１９８５年明治学院大学経済学部卒業。１９９２年早稲田大学大学院商学研究科博士後期課程単位取得退学。職歴：１９９２年松山大学、１９９６年創価大学、２００８年国士舘大学。２０１６年８月〜２０１７年８月英国エセックス大学アナリティクスとデータサイエンス研究所（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｆｏｒ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ）客員研究員。２０１８年国士舘大学経営学部教授（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）