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『ベイズデータ解析 (第3版)』は、ベイズ統計学を用いたデータ分析の解説書として世界的に有名なテキストである「Bayesian Data Analysis」の第3版の日本语訳であり、現代の統計学やデータサイエンスにおいて重要な役割を果たすベイズ統計学の理論とそのデータ分析への応用方法を、体系的かつ包括的に学ぶことができる書籍です。本書は、学部教養程度の数理統計学の基礎知識を一通り身に付けた後にベイズ統計学を初めて学ぶ人から、ベイズ統計学のより深い理解と実践的スキルを求める研究者やデータサイエンティストまで幅広い読者層を対象としています。
 
本书の第滨部はベイズ统计学の基础的な考え方から解説が始まります。特にベイズ统计学の基本となるベイズの定理を轴に、事前确率や事后确率といった重要な概念を详しく解説し、ベイズ统计学と対となるデータ分析の枠组みである频度主义的な统计学との违いを明确にしています。このアプローチにより、データに基づいた推论や予测がベイズ统计の枠组みでどのように行われるのか、その理论的背景を学ぶことができるようになっています。
 
第滨滨部以降では具体的なデータ分析例を通じて、ベイズ统计学がどのように现実のデータ解析に応用されるかが解説されています。具体的には线形回帰モデルや一般化线形モデル、阶层ベイズモデルなど、ベイズ统计学を用いたデータ分析において主要なモデルが绍介されており、これらのモデルをどのように実际のデータに适用し、分析结果を解釈すればよいかという点について理解を深めることができます。また、マルコフ连锁モンテカルロ法や変分推论といったベイズ统计分析の手法を计算机上で実装する际の方法も详しく解説されており、これらの方法が様々なモデルの推定においてどのように利用されるかを学ぶことができます。
 
さらに本书の特色として、搁や厂迟补苍といった统计ソフトウェアを使用した具体的なコード例が豊富に掲载されている点が挙げられます。これにより、読者は単に理论を学ぶだけでなく、実际にデータを解析し、ベイズ统计の手法を実践的に使いこなすスキルを身につけることができるようになっています。また演习问题やケーススタディも豊富に用意されており、これらを通じて読者はデータ分析における実践的な问题解决能力を养うことができるような构成になっています。
 
ベイズ统计学とその考え方を用いたデータ分析は自然科学から人文?社会科学まで、さまざまな分野で応用が进んでいます。実际、本书では様々な分野への具体的な応用例が取り上げられており、ベイズ统计が现実世界の问题解决にどのように役立てられるかを実感できる内容となっています。
 

(紹介文執筆者: 空间情报科学研究センター 准教授 栗栖 大輔 / 2024)