※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており、タブレットなど大きなディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大すること、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能は使用できません。
統計解析のもっとも基本的な手法である多変量解析と時系列解析について新たな標準を示す。基礎となる数理概念を正確に定義するとともに、グラフィカルモデル、情報量基準などの新しい考え方にも触れる。本シリーズの各巻で展開される多変量解析や時系列解析のさまざまな応用を縦横に読み解くためのガイドとしての役割をもつ。

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大量のデータから意味のある情報を取り出し意思決定に活かす統計学の手法は近年ますます重要となっている。本巻ではその基礎概念を見直し最新の手法を紹介する。与えられた選択肢から適切な決定をくだす有益な手法、多重決定方式を医薬品の検定を例に紹介。確率分布空間の構造から統計学の本質に迫る情報幾何の基礎を解説する。

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統計的推測として推定や検定を考える際にもっとも適したモデルを選択するということは重要な問題である。推定において情報量規準AICやMDL原理などを用いたモデル選択の手法を実際的な例を用いて解説し、選択されたモデルの信頼性を評価する手法を紹介する。さらに仮説検定における縮小推定法を用いたモデル選択を紹介し、分布の検定とモデル選択について補論を付す。

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経験ベイズ法は、有限のデータから一般的命題を導き出す逆問題の取り扱いで多くの成功を収めている。視覚計算や非線形力学系での予測など話題の分野で活躍する新しいベイズ統計の姿を解説。複雑かつ大量のデータの解析が現代のあらゆる分野で求められている。そのために必要となる柔軟なモデリング手法を知るための好著。

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複雑に絡み合ったデータから、いかにその意味を抽出するか。多変量解析の新しい姿を提示する。まず脳科学から通信解析とますます注目される「独立成分分析」の手法を開発者自らが解析し、さらに医療分野では必須となる「因果推論」の話題を気鋭の著者らが論じる。また補論として、その分野に関わる重要なコメントを付す。