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1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2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3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。