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ベイズ統計で実践モデリング 認知モデルのトレーニング /Ｍ．Ｄ．リー Ｅ．ーＪ．ワーゲンメ 井関龍太
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≪商品情報≫
著者名：Ｍ．Ｄ．リー、Ｅ．ーＪ．ワーゲンメイカーズ、井関龍太
出版社名：北大路書房
発行年月：2017年09月
判型：Ｂ５
ISBN：9784762829970
≪内容情報≫
多くの科学領域で標準的な分析方法となってきたベイズ推論。本書では，認知研究を主な題材とし，数多くのケーススタディを通してモデリングの具体例を示すとともに，実習に軸を置き，数のモデルについてMatlabまたはRを使ってWinBUGS（あるいは，JAGSやStan）による推定を実際に行うことができる。
◆主なもくじ
●第一部 はじめに
第一章 ベイズの分析の基礎
第二章 WinBUGSではじめよう
●第二部 パラメータ推定
第三章 二項分布を使った推論
第四章 ガウス分布を使った推論
第五章 データ解析の例
第六章 潜在混合モデル
●第三部 モデル選択
第七章 ベイズ式のモデルの比較
第八章 ガウス分布の平均の比較
第九章 二項比率の比較
●第四部 ケーススタディ
第十章 記憶の保持
第十一章 信号検出理論
第一二章 心理物理学的関数
第十三章 超感覚知覚
第一四章 多項過程ツリー
第十五章 記憶のSIMPLEモデル
第一六章 リスクテイキングのBARTモデル
第十七章 カテゴリー化のGCMモデル
第一八章 ヒューリスティック意思決定
第十九章 数概念の発達
著者名：Ｍ．Ｄ．リー、Ｅ．ーＪ．ワーゲンメイカーズ、井関龍太
出版社名：北大路書房
発行年月：2017年09月
判型：Ｂ５
ISBN：9784762829970
≪内容情報≫
多くの科学領域で標準的な分析方法となってきたベイズ推論。本書では，認知研究を主な題材とし，数多くのケーススタディを通してモデリングの具体例を示すとともに，実習に軸を置き，数のモデルについてMatlabまたはRを使ってWinBUGS（あるいは，JAGSやStan）による推定を実際に行うことができる。
◆主なもくじ
●第一部 はじめに
第一章 ベイズの分析の基礎
第二章 WinBUGSではじめよう
●第二部 パラメータ推定
第三章 二項分布を使った推論
第四章 ガウス分布を使った推論
第五章 データ解析の例
第六章 潜在混合モデル
●第三部 モデル選択
第七章 ベイズ式のモデルの比較
第八章 ガウス分布の平均の比較
第九章 二項比率の比較
●第四部 ケーススタディ
第十章 記憶の保持
第十一章 信号検出理論
第一二章 心理物理学的関数
第十三章 超感覚知覚
第一四章 多項過程ツリー
第十五章 記憶のSIMPLEモデル
第一六章 リスクテイキングのBARTモデル
第十七章 カテゴリー化のGCMモデル
第一八章 ヒューリスティック意思決定
第十九章 数概念の発達