統計の勉強に最適な緑本こと「データ解析のための統計モデリング入門」を紹介 - HELLO CYBERNETICS
はじめに データ解析のための統計モデリング入門 本の構成に関する特徴 本の内容に関する特徴 本の目次と各章の概要 第1章 データを理解するために統計モデルを作る 第2章 確率分布と統計モデルの最尤推定 第3章 一般化線形モデル 第4章 GLMのモデル選択 第5章 GLMの尤度比検定と検定の非対称性 第6章 GLMの応用範囲を広げる 第7章 一般化線形混合モデル 第8章 マルコフ連鎖モンテカルロ法とベイズ統計モデル 第9章 GLMのベイズモデル化と事後分布の推定 第10章 階層ベイズモデル 第11章 空間相関のある階層ベイズモデル 対象読者 想定と違ったとなる前に こんな人に最適です はじめに 正直今更感が非常に強い一冊になります。 既によく知られているベストセラーと言ったところですが、例えば「自分はR使いではないからな」とか、その程度の理由で購入をためらっている人もいるかもしれません（現に
[教材] 今更だが, ベイズ統計とは何なのか. - ill-identified diary
2017/3/17 20:45: 尤度の簡単な説明と、ベイズ統計の応用例についての説明を1つ追加 2017/8/16: 信頼区間, ベイズ統計の定義について補足説明を加筆 2020/8/10 追記: B. Efron and T. Hasite (2016) "Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science" はベイズ統計学とそれ以前のパラダイムの立場の違いを明確にした上で(頻度主義統計学の定義をちょっと狭め過ぎな気もするが, 学説史ではないのでそこはまあ...)両者を説明し, 統計学の教科書としてもよくできているのである程度知識のある人はそちらを読んだほうが良い. 『大規模計算時代の統計推論: 原理と発展』というタイトルで邦訳が出ている (ただし私は買ってない) 概要 ベイズ統計と従来型
![[教材] 今更だが, ベイズ統計とは何なのか. - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/06a15c64ba0ceec233d86d71001ebb29a9dcbf5d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.blog.st-hatena.com%2Fimages%2Ftheme%2Fog-image-1500.png)
効率的な統計実践のための、10個のシンプルなルール | POSTD
イントロダクション 数ヵ月前、広く成功を収めており、非常に役立つ“10個のシンプルなルール”シリーズの提唱者であるPhil Bourneは、何人かの統計学者に統計に関する10個のシンプルなルールの記事をまとめることを提案しました。（そのルールのうち「PLOSでTen Simple Rulesの記事を書くためのルール」はPhil Bourne ^(1) のものです。その代わり、Philに対するあふれるほどの賞賛で満足してくれると思います。） 10個のシンプルなルールを書くガイドライン ^(1) の中で示唆されているのは、「自分の読者を知りなさい」ということです。私たちはルールのリストを、研究者を念頭に置いて作り上げました。研究者は統計に関する幾分かの知識を持ち、同じビルに少なくとも１人は統計学者がいたり、あるいは健全なDIY精神と、ノートパソコンの中に統計のパッケージを持っていたりするかもし
【書評・感想】「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本
【書評・感想】「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本 2013-09-19-1 [BookReview][献本][Mac] 献本いただきました。ありがとうございます。著者は私の高校時代の同級生で優秀な切れ者であります。そして編集者も同じ高校で同学年。そんな本書ですが、贔屓フィルターをはずしても、かなりの良著です。目的に合う人には、救いの書になるはず。 ■柏木吉基 / 「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本 ◎データと統計で、誰もが納得する「根拠」がつくれる! 「プランに数字的な裏づけをつけたい」もしくは、「それ、根拠あるの?」、「計画通り行くの?」と突っ込まれて何も言えなくなってしまう……。 そんなとき、データ・統計分析が使えます。 本書は、はじめてデータ分析をする新人が、データ集めから始め、分析をして、プレゼン資料を作成するまでを、ストーリ
情報学研究データリポジトリ ニコニコデータセット
ニコニコ大百科データ ニコニコ大百科に2014年2月上旬までに投稿された記事全ての記事ヘッダ，記事本文データと，それに付随する掲示板全データです。ただし，ユーザーページ，ユーザーIDは削除されています。 記事ヘッダデータ 記事ID，記事タイトル，記事ヨミ，記事種類（a:単語，v:動画，i:商品，l:生放送)，記事作成日時などのデータです。CSV形式のファイルで，1年当たり1ファイル，圧縮ファイルで約4.9MB，展開後は約14.9MBです。 記事本文データ 記事ID，記事本文，記事更新日時などのデータです。CSV形式のファイルで，1月あたり1ファイル（例外あり），圧縮ファイルで約4.52GB，展開後は約22.7GBとなりますので，ダウンロードされる際はご注意ください。 掲示板データ 記事ID，レス番号，レス投稿日時，レス本文などのデータです。CSV形式のファイルで，1年あたり1ファイル，圧縮
はじめての「R」
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431Read less
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【統計学】一般化線形混合モデル(GLMM)を理解するための可視化。 - Qiita
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