朱鷺の杜(IBIS)ブログ

情報論的学習理論(IBIS)に関する管理人の独断と偏見に満ちた意見

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久保拓弥 著「データ解析のための統計モデリング入門 -- 一般化線形モデル・MCMC」

赤穂→星野さん,と続いてしばらく間の空いていた 甘利・麻生・伊庭編「確率と情報の科学」の3冊目
久保拓弥著「データ解析のための統計モデリング入門 -- 一般化線形モデル・MCMC」が発刊され,入手しました.

# 大人気みたいで amazon では現在品切れ状態のようで,納期はしばらくかかりそうです.


↓↓↓↓東大本郷生協で撮影(一部やらせ有り:私の本は多変量解析コーナーにあったので撮影のために並べてみました)
IMG_1672.jpg 


とりあえず半分くらいまで読んだ感想.

著者の久保さん@北大はブログ kubolog でも有名な方で,生態学の統計解析の専門家です.

# その後いろいろ見てたら @KuboBook なる twitter アカウントも発見.


統計解析の考え方を初歩から徹底的にたたきこむ教育的な本です.

前半は一言で言うと「 R を用いた GLM(一般化線形モデル) のすべて」という感じです.

私も最近いろいろデータ解析をやっており,ちゃんとした統計の作法を心得ていなかったりするので,
こういう本は非常に勉強になります.

手法としては GLM だけに焦点を絞って書いていますが,ほかのモデルや手法でも基本的な考え方は同じということで,非常にわかりやすいです.

機械学習などではあまりちゃんとやらない(←こんなことではダメなんですが)検定についても詳しく書かれています.

本書のスタイルは,専門書にありがちな数式の羅列ではなく,R のコマンドラインを軸にした,まさにデータ解析の「たんけん」をしている気にさせてくれるタイプ. 

実際,統計の勉強をしていると,数式とプログラミング(実際の解析)の間の隔たりを感じることが多々あります. 
数式で解説されても実際の解析ができるまでは意外に遠い. 
そういう意味で本書は非常に実践的な本です.

一方,本書がそこらのハウツー本と一線を画すのは,「ちゃんと理解して統計モデルを使う」ということがとことん強調されているところです. 最初の方に「ブラックボックスな統計解析」の悪夢と題して,安易なデータ解析のやり方に警鐘を鳴らしています.

また,個々の手法の仕組みについては本書であえて数学的に掘り下げて説明するということはしていませんが,
必要な参考文献についてはきっちりと参照してあります.
私なんかはどちらかというと実際のデータ解析よりも仕組みの方に興味があるので「カーネル多変量解析」もそちらに偏りがちです.

というわけで後半も楽しみに読んでいきたいと思います.

久保本と併せて,まだお持ちでない方はカーネル多変量解析も是非どうぞ...と最後に宣伝.
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