統計モデルと推測

松井秀俊/小泉和之・著 竹村彰通・編
シリーズ:
データサイエンス入門シリーズ

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発行
2019/11/26
サイズ
A5
ページ数
224
ISBN
978-4-06-517802-7
本体
2400円(税別)
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在庫あり

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内容紹介

ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまで、この一冊で!
・確率分布、推定、検定などの基本的な内容から、ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまでを一冊で解説した、稀有の入門書
・Rによるデータ分析例およびコードを多く掲載!

目次

第1章 確率分布

1.1 確率変数と確率
1.2 離散型確率変数
1.3 連続型確率変数
1.4 多次元確率分布

第2章 統計的推定

2.1 母集団と標本
2.2 最尤推定
2.3 不偏推定量・一致推定量
2.4 中心極限定理
2.5 区間推定

第3章 統計的仮説検定

3.1 統計的仮説検定とは
3.2 1標本の平均の検定
3.3 2標本の平均の差の検定
3.4 分散分析

第4章 線形回帰モデル

4.1 線形単回帰モデル
4.2 線形重回帰モデル
4.3 当てはまりの評価と変数選択
4.4 適用例

第5章 ロジスティック回帰モデル

5.1 ダミー変数
5.2 ロジスティック回帰モデル
5.3 推定
5.4 モデルの評価
5.5 多項ロジスティック回帰モデル
5.6 適用例

第6章 一般化線形モデル

6.1 指数型分布族
6.2 一般化線形モデル
6.3 推定
6.4 モデルの評価
6.5 過分散
6.6 擬似尤度
6.7 適用例

第7章 混合分布モデル

7.1 混合分布モデル
7.2 2 成分混合正規分布の推定
7.3 一般の混合分布の推定
7.4 混合分布に基づく回帰モデル
7.5 適用例