StanとRでベイズ統計モデリング



無事、発売日にStanとRでベイズ統計モデリングを入手できました。

今年度もっとも楽しみにしていた書籍なので、今日はとてもハッピーです。

著者はStan神の松浦健太郎さん。

さっそく全体を通読しましたが、めちゃくちゃ良い内容でした。



本書は(1)ベイズ統計モデリングに関心がある人、(2)Stanの使い方が知りたい人、(3)実際のモデリングでいろいろ悩んでいる人、など幅広い読者層に対応している内容だと思いました。

本書の読みどころはいろいろあるのですが、最初の方で良かったのは統計モデリングの手順が解説してあるところです(19ページ)。

ベイズ統計モデリングは自由度が高いので、ある程度試行錯誤することがあるのですが、それをプロセスにそって明示している書籍はなかなかありません。

著者の定式化する手順は以下の通り(詳しくは本書で確認してください)。
  1. 研究目的
  2. データ分布の確認
  3. メカニズムの検討
  4. メカニズムを数式で表現する
  5. Rでシミュレーション
  6. Stanコードの記載と実行
  7. 図のチェックと結果の解釈



他にも、個人的に目から鱗が落ちまくったのは、第6章の統計モデリングの視点から確率分布の紹介、第7章の回帰分析の悩みどころ、第8章の階層モデル、第9章の一歩進んだ文法、第10章の収束しない場合の対処法、第11章の離散値をとるパラメータを使う、あたりでした。

特に第10章は、いま扱っているデータが収束せずに困っていたので直ぐに役立ちそうでありがたいです。

また事前分布をどうするかというのも、実際にはなかなか難しいところがあるんですが、第6章では確率分布の説明と使用例が書いてあるので、かなりスッキリしました。

外れ値があるモデルだとt分布が使えるとかは、勉強不足で知らなかったですもん。

そんなこんなで、本書はStanの使い方だけにとどまらず、実際に統計モデリングやっているとつまずくポイントが明快に解説してあるわけです。

これから本書のコードを写経したり、練習問題を解いたりしながら、統計モデリングのスキルを向上させていきたいと思います。

松浦さんのblogにも有益な情報が盛りだくさんです。

本書でも情報量基準の算出などでblogが紹介されているので関心がある人はこちらもチェックしてください。
本書は、正座しながら読んでもよいぐらいオススメです。

Let's Stan!