書籍情報

Pythonで体験するベイズ推論

PyMCによるMCMC入門

キャメロン・デビッドソン=ピロン(著) 広島大学准教授博(工)玉木徹(訳)

  • 272ページ

書籍のカテゴリー

  • 数学

    確率・統計

  • 情報工学・コンピュータ

    機械学習・最適化

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◆Pythonモジュール「PyMC2」初の解説書
「PyMC」は,NumPy,SciPy,Matplotlibなどのツールとも高い親和性をもつ,MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)を用いたベイズ推論のためのPythonモジュールです.こうしたツールの登場により,これまで敷居の高かったベイズ推論を用いたデータ解析は,ますます実用性を高めています.

◆MCMCを動かしながら体得! ――ベイズ推論の新しい学び方
ベイズ推論をデータ分析で実践するまでには,従来は「ベイズ統計の基礎を学ぶ」 →「高度な計算手法の原理と実装法を学ぶ」→「コードを書いて実データを解析する」というステップが必要でした.しかしPyMCを使えば,このプロセスを大幅に短縮し,「いきなりMCMCを走らせる」→「結果を見ながらベイズ推論のエッセンスを学ぶ」という,効率的かつ実用的な学習法が実現します.Jupyter NotebookでのPythonコードが多数掲載された本書は,その格好の手引きです.

~~本書を読めばわかること~~
・ベイズ推論とはなにか,他の統計的推論との違い
・統計モデルをPyMCで実装する方法
・MCMCの考え方と威力
・損失関数の選び方・使い方
・事前分布の選び方と,サンプルサイズによる影響
・ベイズ主義的なA/Bテストの実践方法

第1章 ベイズ推論の考え方
第2章 PyMCについてもう少し
第3章 MCMCのなかをのぞいてみよう
第4章 偉大な定理,登場
第5章 損失はおいくら?
第6章 事前分布をハッキリさせよう
第7章 ベイズA/Bテスト

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