データ解析のための統計モデリング入門（緑本）の読書メモ（PythonとStanで） - Qiita読書メモ 「緑本」として有名なデータ解析のための統計モデリング入門の読書会を行ってました。その際に読書メモを作成したので共有します。 GitHubにJupyter Notebookとしてアップしてます。 書籍中のR,WinBUGSのコードは、できるだけPythonやStanで記載してます。 Chap1 データを理解するために統計モデルを作る Chap2 確率分布と統計モデルの最尤推定 Chap3 一般化線形モデル(GLM)―ポアソン回帰 Chap4 GLMのモデル選択―AICとモデルの予測の良さ Chap5 GLMの尤度比検定と検定の非対称性 Chap6 GLMの応用範囲をひろげる―ロジスティック回帰など Chap7 一般化線形混合モデル(GLMM)―個体差のモデリング Chap8 マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法とベイズ統計モデル Chap9 GLMのベイズモデル化と事後分布の推定
