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私がオーム社の「マンガでわかる」シリーズに関わるのは、これで5作目です。私の初めての単著である『マンガでわかる統計学』からは13年ぶりで、最新の『マンガでわかる線形代数』からも9年ぶりです。
・2004年→『マンガでわかる統計学』
・2005年→『マンガでわかる統計学【回帰分析編】』
・2006年→『マンガでわかる統計学【因子分析編】』
・2008年→『マンガでわかる線形代数』
これら既存の4作と同様に、本作も多くの方々に読まれることを願って止みません。

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『マンガでわかるベイズ統計学』目次

序章 ベイズ統計学を学びたい!

第1章 ベイズ統計学とは?
1.ベイズ統計学
2.一般的な統計学とベイズ統計学の違い

第2章 基礎知識
1.期待値と分散と標準偏差
 1.1 期待値
 1.2 分散と標準偏差
2.確率分布
 2.1 一様分布
 2.2 二項分布
 2.3 多項分布
 2.4 一様分布
 2.5 正規分布
 2.6 t分布
 2.7 逆ガンマ分布
3.その他の確率分布
 3.1 負の二項分布
 3.2 ポアソン分布
 3.3 指数分布
 3.4 ベータ分布

第3章 尤度関数
1.尤度
 1.1 大数の法則
 1.2 カルバック・ライブラー情報量
 1.3 尤度
2.尤度関数
 2.1 多項分布の尤度関数
 2.2 正規分布の尤度関数
3.その他の尤度関数
 3.1 二項分布の尤度関数
 3.2 ポアソン分布の尤度関数

第4章 ベイズの定理
1.ベイズの定理
 1.1 条件付き確率
 1.2 同時確率
 1.3 ベイズの定理
 1.4 具体例
2.事前確率密度関数と事後確率密度関数

第5章 マルコフ連鎖モンテカルロ法
1.モンテカルロ積分
 1.1 モンテカルロ積分
 1.2 連続型の確率変数の期待値と分散
2.マルコフ連鎖
 2.1 マルコフ連鎖
 2.2 不変分布
3.マルコフ連鎖モンテカルロ法
 3.1 マルコフ連鎖モンテカルロ法
 3.2 メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズム
 3.3 ギブスサンプラー(ギブスサンプリング)
4.自然な共役事前分布

第6章 マルコフ連鎖モンテカルロ法の活用例
1.2つの母集団の平均についての推測
 1.1 統計的仮説検定
 1.2 統計的仮説検定の手順
 1.3 統計的仮説検定の種類と帰無仮説と対立仮説
 1.4 具体例
2.階層ベイズモデル

付録
1.事前分布についての前提と事後分布
2.収束の判断
 2.1 Gewekeの方法
 2.2 GelmanとRubinの方法

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# by rui-toukei | 2017-12-31 23:59 | 著作 | Comments(0)
関のボロ市が今年もやってきました。
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ばんざいミックもやってきました。口上での言葉の選び方が今回も秀逸。ちなみに先週の日曜日の井の頭公園でも、彼の公演を見たのでした。
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帰り際に、私のリュックの模様がかわいいとミックに言われました。そう、中国で買った、本来なら中国の小学生か中学生が使うものなのです。
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# by rui-toukei | 2017-12-10 17:13 | 散歩 | Comments(0)
先述した丸善丸の内本店と同様に、ありがたいことです。
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# by rui-toukei | 2017-12-09 22:29 | Comments(0)
3つの棚に置かれていました。
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「マンガでわかる統計学」の三部作も『マンガでわかる線形代数』も、「面出し」でした。ありがたいことです。
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ちなみにこちらは、丸善お茶の水店の様子です。
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# by rui-toukei | 2017-12-09 22:26 | 著作 | Comments(0)
「EXPO TEISEI’17 LIVE」だそうです。
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卒業後の目標がはっきりしているためか、何となく進学したその辺の大学生とは異なり、覇気の強さを学生たちから感じました。素晴らしい。アポロ歯科衛生士専門学校を想起させるものがありました。
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# by rui-toukei | 2017-12-09 22:17 | 学園祭 | Comments(0)