ベイズ統計モデリング

近年,国内でも盛んになってきているベイズアプローチを用いた分析の入門書。
ベイズアプローチによる分析は,これまで帰無仮説有意性検定が中心であった領域においても,徐々に利用されつつある。またビジネスの現場においてもデータによる意思決定を行うためにベイズアプローチを採用する事例を耳にする。本書は,そのようなベイズアプローチを用いた分析の入門書である「Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition: A Tutorial with R, JAGS, and Stan」の翻訳書である。
本書は三部構成からなる。第I部では,基本としてベイズ推論やモデル・確率の基礎的な考え方と,以降実際に利用するRプログラミングについて解説する。第II部では,2値データを用いて,近年におけるベイジアンデータ分析の重要な要素を説明する。特に,マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)や階層モデルなどについて,直観的に理解できるよう詳細に説明する。また帰無仮説有意性検定との対比においても,明確にその課題を指摘した上でベイズアプローチのメリットを説明している。そして第III部では,一般化線形モデルをスタートに,実際のデータにベイズアプローチを適用する実践編である。
また,このように分析した結果について,論文などで報告するときについても言及しており,理論と実践のどちらかに偏ることなく,この一冊で導入から実践,報告まで網羅している。そして,より高度な分析へとステップアップしていく際にも,本書を通読していればスムーズに理解できるだろう。