So-net無料ブログ作成

データ解析のための統計モデリング入門 [階層ベイズ]

最近、読み進めている本があります。


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・MCMC (確率と情報の科学)

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・MCMC (確率と情報の科学)

  • 作者: 久保 拓弥
  • 出版社/メーカー: 岩波書店
  • 発売日: 2012/05/19
  • メディア: 単行本



非常に解りやすい本でオススメです。
Rを使ってGLM、GLMM、階層ベイズモデルを解りやすく説明しています。

Rを使う人を想定して書かれているので、実際にRをインストールして、読み進めていくのが良いかと思います。

分析をする際に統計モデルなんて不要だ、Modeler(Clementine)で十分だと思っている人も多いかと思います。
実際に、数理モデルを構築しなくても、クロス集計でたいていのことは解りますし。。。

とはいえ、知っていて損をすることはないですし、分析の流れとして、
クロス集計 → 決定木などの機械学習 → 数理モデル → 最適化
といった流れが良いんじゃないだろうか?とも思います。

また、最近、IBM SPSS Modelerのノードの中にもGLMやGLMMが実装されています。
このノード何の役に立つんだっけ?って場合にもこの本が良い参考書になりそうです。

nice!(34)  コメント(0)  トラックバック(0) 
共通テーマ:学問