ベイズ統計分析によるデータモデリング入門 [ベイズ統計入門の決定版]

COI開示：特になし。

統計分析の教科書、データ分析の技術書、どんどん充実してきています。

でも、ベイズ統計モデリングを使いこなせていたでしょうか？

私の答えはNoでした。理由は、StanやBUGSといったベイズモデリングのためのコードを扱うハードルがあったから。

今回、馬場真哉さんによるベイズ統計分析によるデータモデリング入門を読んでとてもためになったので記しておきます。

1. 理論編：ベイズ統計モデリングを行う上で必要な統計、確率。
2. 基礎編：RとStanの基礎
3. 実践編：一般化線形モデル
4. 実践編：一般化線形混合モデル
5. 応用編：状態空間モデル

という構成になっています。

1章は理論の解説。2章はRやStanでのプログラミングの基本事項が解説してあり、初学者にもフレンドリーな構造です。

実装だけ試したければ3-5章だけでOK。

今回、一番の収穫は、

brms (Bayesian Regression Models using Stan) でした。

何がすごいのか？

ほとんど普通のglm関数と同じようにベイズ統計モデリングが出来ます。

これほど簡単になっていたのかと驚きました。

時系列分析については時系列分析と状態空間モデルの基礎で勉強させてもらいました。こちらもおすすめ。

馬場さんのwebsiteはこちらです↓↓

logics-of-blue.com