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書誌情報サマリ

タイトル

Rと事例で学ぶベイジアンネットワーク

人名 Marco Scutari／著
人名ヨミ Marco Scutari
出版者・発行者 共立出版
出版年月 2022.4

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

書誌種別 図書
タイトル Rと事例で学ぶベイジアンネットワーク
タイトルヨミ アール ト ジレイ デ マナブ ベイジアン ネットワーク
人名 Marco Scutari／著 　 Jean‐Baptiste Denis／著 　 金 明哲／監訳 　 財津 亘／訳
人名ヨミ Marco Scutari　Jean Baptiste Denis　キン メイテツ　ザイツ ワタル
人名ヨミ 　
出版者・発行者 共立出版
出版者・発行者等ヨミ キョウリツ シュッパン
出版地・発行地 東京
出版・発行年月 2022.4
ページ数または枚数・巻数 12,285p
大きさ 24cm
価格 ￥４０００
ISBN 978-4-320-11465-4
ISBN 4-320-11465-4
注記 原タイトル:Bayesian networks 原著第2版の翻訳
注記 文献:p269〜275
分類記号 417.6
件名 推計学-データ処理
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。
著者紹介 統計学でPh.Dを取得、ダールモール人工知能研究所上級講師。
言語区分 JPN
タイトルコード 1009812577398
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／1.5 DAG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／2.5 DAG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／3.4 DAG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／5.3 Stanを使ってモデル構築／5.4 Stan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
7.1 Rパッケージの概要／7.2 Stan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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