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【図書】 Rと事例で学ぶベイジアンネットワーク

Marco Scutari　著 -- 共立出版 -- 2022.4 -- 417.6

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資料コード 請求記号 所蔵館 所蔵場所 資料区分 状態
106745706 /417.6/37/ 県立図書館 一般開架 和書 在
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タイトル Rと事例で学ぶベイジアンネットワーク
著者 Marco Scutari　著 , Jean‐Baptiste Denis　著 , 金　明哲　監訳 , 財津　亘　訳  
出版者 東京　 共立出版
出版年 2022.4
ページ数 12,285p
大きさ 24cm
翻訳原書名注記 原タイトル:Bayesian networks 原著第2版の翻訳
書誌年譜年表 文献:p269～275
一般件名 推計学-データ処理
NDC分類 417.6
内容紹介 ベイジアンネットワークの入門書。様々な現場における実践を目的としたベイジアンネットワークを紹介する。統計解析ソフトウェアRを用いた分析事例を掲載し、段階を踏みながら丁寧に解説。章末にエクササイズを収録。
ISBN 4-320-11465-4
ISBN13桁 978-4-320-11465-4
定価 ¥4000
本体価格 ¥4000

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目次

1 離散型データ事例:多項ベイジアンネットワーク
  1.1事例紹介:交通手段に関する調査
  1.2グラフィカル表現
  1.3確率的表現
  1.4パラメータの推定:条件付き確率表
  1.5DAG構造の学習:検定とスコア
  1.6離散型データでベイジアンネットワークを使ってみよう
  1.7ベイジアンネットワークの図示
  1.8参考文献
2 連続型データ事例:ガウシアン・ベイジアンネットワーク
  2.1事例紹介:作物の収穫量に関する分析
  2.2グラフィカル表現
  2.3確率的表現
  2.4パラメータの推定:相関係数
  2.5DAG構造の学習:検定とスコア
  2.6ガウシアン・ベイジアンネットワークを使ってみよう
  2.7ガウシアン・ベイジアンネットワークの図示
  2.8補足説明
  2.9参考文献
3 混合(離散・連続型)事例:条件付きガウシアン・ベイジアンネットワーク
  3.1事例紹介:健康管理にかかるコスト
  3.2グラフィカルおよび確率的表現
  3.3パラメータの推定:混合回帰
  3.4DAG構造の学習:検定とスコア
  3.5条件付きガウシアン・ベイジアンネットワークを使ってみよう
  3.6参考文献
4 時系列データ:ダイナミック・ベイジアンネットワーク
  4.1事例紹介:ドモティクス
  4.2グラフィカル表現
  4.3確率的表現
  4.4ダイナミック・ベイジアンネットワークの学習
  4.5ダイナミック・ベイジアンネットワークを使ってみよう
  4.6ダイナミック・ベイジアンネットワークの図示
  4.7参考文献
5 より複雑な事例:汎用ベイジアンネットワーク
  5.1事例紹介:救命救急科の待ち時間
  5.2グラフィカルおよび確率的表現
  5.3Stanを使ってモデル構築
  5.4Stanを使ったパラメータ推定
6 ベイジアンネットワークの理論とアルゴリズム
  6.1条件付き独立とグラフィカルな分離
  6.2ベイジアンネットワーク
  6.3マルコフブランケット
  6.4モラルグラフ
  6.5ベイジアンネットワーク学習
  6.6ベイジアンネットワーク推論
  6.7因果ベイジアンネットワーク
  6.8ベイジアンネットワークの評価
  6.9参考文献
7 ベイジアンネットワークのためのソフトウェア
  7.1Rパッケージの概要
  7.2StanとBUGSソフトウェアパッケージ
  7.3その他のソフトウェアパッケージ
8 実社会におけるベイジアンネットワークの応用
  8.1プロテインシグナルに関するネットワークの学習
  8.2人体組成に関する予測
  8.3参考文献
付録A グラフ理論
  A.1グラフ,ノード,そしてアーク
  A.2参考文献
付録B 確率分布
  B.1一般的特徴
  B.2周辺分布と条件付き分布
  B.3離散型分布
  B.4連続型分布
  B.5共役分布
  B.6参考文献
付録C 付録C ベイジアンネットワークの覚書き
  C.1ベイジアンネットワークとベイズ統計学

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