Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門

Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門

著者: キャメロンデビッドソン=ピロン (著), 玉木徹 (翻訳)
単行本（ソフトカバー）: 249ページ
出版社: 森北出版 (2017/4/6)
言語: 日本語
ISBN-10: 4627077912
ISBN-13: 978-4627077911
発売日： 2017/4/6

書籍内容

◆Pythonモジュール「PyMC2」初の解説書
「PyMC」は,NumPy,SciPy,Matplotlibなどのツールとも高い親和性をもつ,MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)を用いたベイズ推論のためのPythonモジュールです.こうしたツールの登場により,これまで敷居の高かったベイズ推論を用いたデータ解析は,ますます実用性を高めています.

◆MCMCを動かしながら体得! ――ベイズ推論の新しい学び方
ベイズ推論をデータ分析で実践するまでには,従来は「ベイズ統計の基礎を学ぶ」 →「高度な計算手法の原理と実装法を学ぶ」→「コードを書いて実データを解析する」というステップが必要でした.しかしPyMCを使えば,このプロセスを大幅に短縮し,「いきなりMCMCを走らせる」→「結果を見ながらベイズ推論のエッセンスを学ぶ」という,効率的かつ実用的な学習法が実現します.Jupyter NotebookでのPythonコードが多数掲載された本書は,その格好の手引きです.

~~本書を読めばわかること~~
・ベイズ推論とはなにか,他の統計的推論との違い
・統計モデルをPyMCで実装する方法
・MCMCの考え方と威力
・損失関数の選び方・使い方
・事前分布の選び方と,サンプルサイズによる影響
・ベイズ主義的なA/Bテストの実践方法