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Andrew Gelmanらによるベイズ統計のバイブル「Bayesian Data Analysis」が待望の翻訳。 ベイズ推測やモ... Andrew Gelmanらによるベイズ統計のバイブル「Bayesian Data Analysis」が待望の翻訳。 ベイズ推測やモデリングの基礎から始めて、ガウス過程、ディリクレ過程、ハミルトニアンモンテカルロといった手法まで、実用的な手法を幅広く網羅。各手法の理論だけでなく、豊富な実例・演習問題をもとに、計算機を用いたシミュレーション、プログラミング手法と応用における注意点までもれなく解説。 大学院生や研究者など、ベイズ統計とその応用に関わる方のリファレンスとしておすすめの一冊。 [原著]Bayesian Data Analysis, 3rd Edition (Chapman and Hall, 2013) 第I部 ベイズ推論の基礎 第1章 確率と推論 第2章 単一のパラメータをもつモデル 第3章 マルチパラメータモデル入門 第4章 漸近理論と非ベイズアプローチの関係 第5章 階層モデ