行動データの計算論モデリング　強化学習モデルを例として あらすじ・内容

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人や動物の行動データの背後にある計算過程をモデル化し，行動の理解と予測につなげる。
本書は，主に行動データの計算論モデリングの方法やその理論を初学者に向けて丁寧に解説します。実例として，心理学や神経科学の実験課題として良く用いられる，ギャンブル課題における選択行動データを扱います。本文では自分ではプログラミングをしない読者も想定して，プログラムは用いずに計算論モデリングの概要がイメージできるような解説をこころがけました。実際に計算論モデリングをするためのRコードやStanコードは付録やサポートページで解説しています。

第1章　計算論モデリングとは
第2章　計算論モデリングの基礎
第3章　強化学習モデルを用いたデータ解析の事例
第4章　パラメータ推定の実際
第5章　モデル選択
第6章　計算論モデリングに基づく統計分析
第7章　結果の解釈，モデルの統計的な性質の理解
第8章　強化学習モデルのバリエーション
第9章　計算論モデリングの課題と発展
付録A 数学的な補足
A.1 期待値
A.2 対数と指数関数
A.3 本書で用いる確率分布
A.4 コイントスに関する計算
A.5 WAIC
A.6 WBIC
A.7 周辺尤度のラプラス近似
A.8 信頼区間
A.9 正規分布モデルの事後分布
A.10 正規分布の周辺化
付録B R コード
B.1 Rescorla-Wagner モデルのシミュレーション
B.2 Q 学習のシミュレーション
B.3 MAP 推定
B.4 ベイズ推定によるQ 学習の推定
B.5 集団モデルのシミュレーション
B.6 階層ベイズ
B.7 WAIC, WBIC の計算
References
索引