出版書誌データベース

「基本をより実践的に！」学べる新シリーズの第一弾は、「統計モデリングの世界」へのファーストブック。基礎から学べる超入門！
・チュートリアル形式だから、すぐに実践できる！
・統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート！
・brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方も、しっかり身につく！
・一般化線形モデル(GLM)→一般化線形混合モデル(GLMM)→動的線形モデル(DLM)→動的一般化線形モデル(DGLM)を体系的に学べる！
【本書のサポートページ】
https://logics-of-blue.com/r-stan-bayesian-model-intro-book-support/

【実践Data Scienceシリーズ】
　「基本をより実践的に！」を合言葉に、データサイエンスで用いられる各種手法の基本を、プログラミングの実装とともに解説していきます。はじめて学ぶ大学生、大学院生、ソフトウェアエンジニアに向けた注目の新シリーズです。

【主な内容】
1部　【理論編】ベイズ統計モデリングの基本
1　はじめよう！　ベイズ統計モデリング
2　統計学の基本
3　確率の基本
4　確率分布の基本
5　統計モデルの基本
6　ベイズ推論の基本
7　MCMCの基本

2部　【基礎編】RとStanによるデータ分析
1　Rの基本
2　データの要約
3　ggplot2によるデータの可視化
4　Stanの基本
5　MCMCの結果の評価
6　Stanコーディングの詳細

3部　【実践編】一般化線形モデル
1　一般化線形モデルの基本
2　単回帰モデル
3　モデルを用いた予測
4　デザイン行列を用いた一般化線形モデルの推定
5　brmsの使い方
6　ダミー変数と分散分析モデル
7　正規線形モデル
8　ポアソン回帰モデル
9　ロジスティック回帰モデル
10　交互作用

4部　【応用編】一般化線形混合モデル
1　階層ベイズモデルと一般化線形混合モデルの基本
2　ランダム切片モデル
3　ランダム係数モデル

5部　【応用編】状態空間モデル
1　時系列分析と状態空間モデルの基本
2　ローカルレベルモデル
3　状態空間モデルによる予測と補間
4　時変係数モデル
5　トレンドの構造
6　周期性のモデル化
7　自己回帰モデルとその周辺
8　動的一般化線形モデル：二項分布を仮定した例
9　動的一般化線形モデル：ポアソン分布を仮定した例

第1部　【理論編】ベイズ統計モデリングの基本
第1章 はじめよう！　ベイズ統計モデリング
第2章 統計学の基本
第3章 確率の基本
第4章 確率分布の基本
第5章 統計モデルの基本
第6章 ベイズ推論の基本
第7章 MCMCの基本

第2部　【基礎編】RとStanによるデータ分析
第1章 Rの基本
第2章 データの要約
第3章 ggplot2によるデータの可視化
第4章 Stanの基本
第5章 MCMCの結果の評価
第6章 Stanコーディングの詳細

第3部　【実践編】一般化線形モデル
第1章 一般化線形モデルの基本
第2章 単回帰モデル
第3章 モデルを用いた予測
第4章 デザイン行列を用いた一般化線形モデルの推定
第5章 brmsの使い方
第6章 ダミー変数と分散分析モデル
第7章 正規線形モデル
第8章 ポアソン回帰モデル
第9章 ロジスティック回帰モデル
第10章 交互作用

第4部　【応用編】一般化線形混合モデル
第1章 階層ベイズモデルと一般化線形混合モデルの基本
第2章 ランダム切片モデル
第3章 ランダム係数モデル

第5部　【応用編】状態空間モデル
第1章 時系列分析と状態空間モデルの基本
第2章 ローカルレベルモデル
第3章 状態空間モデルによる予測と補間
第4章 時変係数モデル
第5章 トレンドの構造
第6章 周期性のモデル化
第7章 自己回帰モデルとその周辺
第8章 動的一般化線形モデル：二項分布を仮定した例
第9章 動的一般化線形モデル：ポアソン分布を仮定した例

著：馬場　真哉
Logics of Blue（https://logics-of-blue.com/）というWebサイトの管理人

著　書『平均・分散から始める一般化線形モデル入門』（プレアデス出版，2015年）
　　　　『時系列分析と状態空間モデルの基礎：RとStanで学ぶ理論と実装』（プレアデス出版，2018年）
　　　　『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書』（翔泳社，2018年）