資料詳細

  • 1 件中、 1 件目

[ 洋図書 ] Doing Bayesian data analysis : a tutorial with R, JAGS, and Stan /

John K. Kruschke. -- Academic Press, -- c2015. -- 2nd ed.

所蔵

所蔵は 1 件です。

所蔵館 所蔵場所 資料区分 請求記号 資料コード 所蔵状態 資料の利用
配架日 協力貸出 利用状況 返却予定日 資料取扱 予約数 付録注記 備考
中央 2F 一般洋図書 F/417.0/K94/D 7105605652 配架図 Digital BookShelf
2015/06/17 可能 利用可   0

Eメールによる郵送複写申込みは、「東京都在住」の登録利用者の方が対象です。

    • 統合検索
      都内図書館の所蔵を
      横断検索します。       類似資料 AI Shelf
      この資料に類似した資料を
      AIが紹介します。

ページの先頭へ

資料詳細 閉じる

ISBN 0124058884
ISBN13桁 9780124058880
テキストの言語 英語                  
分類：NDC10版 417
個人著者標目 Kruschke, John K.
本タイトル Doing Bayesian data analysis :
タイトル関連情報 a tutorial with R, JAGS, and Stan /
著者名 John K. Kruschke.
版表示 2nd ed.
出版地・頒布地 London :
出版者・頒布者名 Academic Press,
出版年・頒布年 c2015.
数量 xii, 759 p. :
他の形態的事項 col. ill. ;
大きさ 25 cm.
書誌注記 Includes bibliographical references (p. 737-745) and index.
内容注記 What's in this book (Read this first!) -- Part I The basics: models, probability, Bayes' rule and r -- Introduction: credibility, models, and parameters -- The R programming language -- What is this stuff called probability? -- Bayes' rule -- Part II All the fundamentals applied to inferring a binomila probability -- Inferring a binomial probability via exact mathematical analysis -- Markov chain Monte Carlo -- JAGS -- Hierarchical models -- Model comparison and hierarchical modeling -- Null hypothesis significance testing -- Bayesian approaches to testing a point ("Null") hypothesis -- Goals, power, and sample size -- Stan -- Part III The generalized linear model -- Overview of the generalized linear model -- Metric-predicted variable on one or two groups -- Metric predicted variable with one metric predictor -- Metric predicted variable with multiple metric predictors -- Metric predicted variable with one nominal predictor -- Metric predicted variable with multiple nominal predictors -- Dichotomous predicted variable -- Nominal predicted variable -- Ordinal predicted variable -- Count predicted variable -- Tools in the trunk -- Bibliography -- Index.
要約、抄録、注釈等 Provides an accessible approach to Bayesian data analysis, as material is explained clearly with concrete examples. The book begins with the basics, including essential concepts of probability and random sampling, and gradually progresses to advanced hierarchical modeling methods for realistic data.
一般件名 Bayesian statistical decision theory.
R (Computer program language)
資料情報1 『Doing Bayesian data analysis : a tutorial with R, JAGS, and Stan /』2nd ed.　John K. Kruschke.　Academic Press,　c2015. （所蔵館：中央　 請求記号：F/417.0/K94/D　 資料コード：7105605652）
URL https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1352014611

ページの先頭へ