データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC （確率と情報の科学） [ 久保 拓弥 ]
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11月の目標 ① #PRML 5.5まで完了 ② #Kaggle GMに学ぶ #機械学習 8章 完了 ③ #分析モデル本 第4部 読了 ④ データ解析のための統計モデリング入門 読了 ⑤ #Coursera Launching… https://t.co/PSCqzA7GbQ
—Fonske💡データサイエンスの聞思修 (@Fonske_DS)
データ解析のための統計モデリング入門 第8章 マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法と ベイズ統計モデル ふらふら試行錯誤による最尤推定 ↓ MCMC(メトロポリス法) ↓ ベイズ統計モデル といった流れが面白い章 MCMC… https://t.co/Culre25ubW
—Fonske💡データサイエンスの聞思修 (@Fonske_DS)
データ解析のための統計モデリング入門 第9章 GLMのベイズモデル化と事後分布の推定 無情報事前分布で improper priorでもいい 寧ろ便利な分布だと納得するには 体験を積む必要ありです 本文ではWinBUGSを使う… https://t.co/oUg6wUzh9z
—Fonske💡データサイエンスの聞思修 (@Fonske_DS)
✅ベイズ推定のオススメ本ベイズ推定が難しくて意味がわからないと思ったら、「データ解析のための統計モデリング入門（緑本）」がオススメ！統計検定準1級対策で読んで、とても重宝した。非常にわかりやすいため、自信持ってオススメできる！書評… https://t.co/7R2pO3YoRO
—製造業コミュニティ (@maker_new_life)
データ解析のための統計モデリング入門 第10章 階層ベイズモデル 回帰における 階層ベイズモデルとMCMCサンプリングの合わせ技 「今どきのデータ解析なら、少なくともここまでは考慮しよう」とのこと いやー、手厳しいです😅… https://t.co/4cYhIHdypq
—Fonske💡データサイエンスの聞思修 (@Fonske_DS)
#新ベイジアンに勧めたい5冊 久保『データ解析のための統計モデリング入門』 浜田･石田･清水『社会科学のためのベイズ統計モデリング』 繁桝『ベイズ統計入門』 Gelman『BDA3』 Robert『The Bayesian Choice』
—いっかり (@bebebeBayes)
@takemiwa 僕のおすすめ構成は データ解析のための統計モデリング入門（久保緑本） →岩波データサイエンス Vol.1 →StanとRでベイズ統計モデリング（松浦アヒル本） →その後はご自由に，です！
—こもりまさし（こもりん） (@masashikomori)