ブックレビュー：科学とは何なのか～科学哲学の世界｜白石直人｜WEB別冊文藝春秋
科学哲学は、哲学の中でも特に「科学とは何か」といった問題や、生物学などの個々の科学にまつわる哲学的問題を取り扱う分野である。哲学の中でもやや特別な分野なので、今回の記事では科学哲学に絞って、本を見ていきたいと思う。 科学とは何か 科学哲学の最初の一冊としては、A.F.チャルマーズ・著『改訂新版 科学論の展開——科学と呼ばれているのは何なのか？』（高田紀代志たかだきよし、佐野正博さのまさひろ訳、恒星社厚生閣）は広範なトピックスをバランスよく取り扱う入門書であり、お薦めしたい本である。初版はやや古い（1976年出版）ので、本書の前半部分の構成もそれに伴って一昔前[1]に主流だった書き方になっているが、改訂新版で後半部分が大幅に拡充され、新しい話題も手広くカバーされた。そのため本書からは、少し古い視点と新しい視点をともに学ぶことができる。 本書前半は、帰納主義→反証主義（ポパー）→パラダイム論な
ベイズ統計学と再現性の危機（テンプル大学統計科学部助教授：マクリン謙一郎） #心理統計を探検する｜「こころ」のための専門メディア 金子書房
心理学において、これまでに得られた著名な研究結果が再現されないという再現性の危機が話題となっています。その原因の一端は、統計的仮説検定の使用にあると考えられています。そして、仮説検定のオルタナティブとして、ベイズ統計学に対する注目も高まっています。しかし、仮説検定がもつ問題の一部がどのようにしてベイズ統計学によって解決されうるのか、両者の立場の相違、ベイズ統計学の限界などについて、心理学においてまだ十分な議論がなされていないように見受けられます。そこで今回は、こうした再現性の危機と仮説検定の関係、ベイズ統計学の可能性と限界について、テンプル大学統計科学部助教授のマクリン謙一郎先生にご解説いただきました。 ※今回の記事は、統計的意思決定、仮説検定、ベイズ統計学について基礎的な知識があることを前提としています。あらかじめご承知おきのうえお読みください。 はじめに 再現性の危機が心理学を含む諸分
一般化線形モデル・階層ベイズ・マルチレベル分析を実践的に学びたい人へのオススメ書籍5選 - 医療職からデータサイエンティストへ
最近ではt検定、分散分析、線形回帰分析などを一般化線形モデルという 一つの概念で捉えられるようになってきました。 一般化線形モデルのメリットは現実の仮定を反映させながら自由な統計解析ができ、非線形データや複雑な階層性のあるデータなどにも柔軟に適応することができるところにあります。 しかし、多くの書籍ではその理論的な背景や数学的な証明に多くのページが割かれていて、「じゃあそれどうやって使うの？」と思ってしまう方もいるかと思います。（私はその典型です...^^;） 理論はそこそこに、実践的な使い方を体感しながら学べる書籍とは以外に少ないものです。 そんな方々に向けて、今回は既存の統計学と一般化線形モデルとの関連などの基本から、階層ベイズ、マルチレベル分析までの発展系を実践的に学べるオススメ書籍を紹介していきます！ ①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・M
Getting started with CmdStanR
Getting started with CmdStanR Jonah Gabry, Rok Češnovar, and Andrew Johnson Source: vignettes/cmdstanr.Rmd Introduction CmdStanR (Command Stan R) is a lightweight interface to Stan for R users that provides an alternative to the traditional RStan interface. See the Comparison with RStan section later in this vignette for more details on how the two interfaces differ. Using CmdStanR requires instal
An Introduction to Bayesian Data Analysis for Cognitive Science
An Introduction to Bayesian Data Analysis for Cognitive Science Bruno Nicenboim, Daniel Schad, and Shravan Vasishth 2024-03-11 Preface This book is intended to be a relatively gentle introduction to carrying out Bayesian data analysis and cognitive modeling using the probabilistic programming language Stan (Carpenter et al. 2017), and the front-end to Stan called brms (Bürkner 2019). Our target au
尤度とは何者なのか？ - MyEnigma
これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法までposted with カエレバ金谷 健一 共立出版 2005-09-01 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 最尤推定法とベイズ推定の違い 尤度をグラフィカルに説明する資料 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 学生の時から， "それは最尤推定法を用いています" とか， "その行は，尤度計算の部分ですね” とか，まるで尤度というものを知っていて， 使いこなしているかのような発言をしてきました． しかし，そう言いながらも， 自分的には，尤度というものがかなり漠然としていました． そもそも，尤度は文字通り「尤もらしさ」を表す度合いなので， 「最尤推定法でモデルのパラメータを決定します．」 っていうのは， 「一番それっぽいものを選びます」 と言っているのとあまり変わりがない気
TAKENAKA's Web Page: 有意性検定の無意味さ
The Insignificance of Statistical Significance Testing 統計学的な有意性検定の意味のなさ Johnson, Douglas H. 1999. The Insignificance of Statistical Significance Testing. Journal of Wildlife Management 63(3):763-772. Jamestown, ND: Northern Prairie Wildlife Research Center Home Page. http://www.npwrc.usgs.gov/resource/1999/statsig/statsig.htm (Version 16SEP99). この論文の存在は， 久保拓弥さん（北大）の ページで知りました． The Wildlife Soci
ブログは移転しました。 媒介分析と間接効果の検討
Author:norimune 社会心理学を研究している大学教員です。 コミュニケーションと対人関係について研究しています。 あと階層的データ解析についても興味があります。 Twitter
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GitHub - HiroshiHamada/BMS: 『社会科学のためのベイズ統計モデリング』サポーサイト
渡辺澄夫
(no title)
JASP - A Fresh Way to Do Statistics