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医薬データ解析のためのベイズ統計学[EmmanuelLesaffre]
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医薬データ解析のためのベイズ統計学
EmmanuelLesaffre

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商品基本情報

  • 発売日:  2016年02月25日頃
  • 著者/編集:   EmmanuelLesaffreAndrewB.Lawson
  • 出版社:   共立出版
  • 発行形態:  単行本
  • ページ数:  631p
  • ISBNコード:  9784320111141

商品説明

【内容情報】(出版社より)
本書は,近年,非常に注目を集めているベイズ統学計に関する医薬統計分野における非常に優れた書“Bayesian Biostatistics”の翻訳である。
 ベイズ統計学の入門基礎(第1部)から,MCMCなどを含めた最近の計算法,モデル化や変数選択法など(第2部),そして,バイオアッセイ,測定誤差,生存解析,画像解析などの専門的トピック(第3部)にわたり,ベイズ統計の手法を,医学薬学での豊富な例を用いて解説している。
 また,WinBUGSやSASなどの統計ソフトを用いたデータ解析を詳しく紹介しており,医薬統計分野の実務家にとっても参考となる。
第I部 ベイズ法の基本概念

第1章 統計的推測の方法3
1.1 頻度論的アプローチ:批判的な考察
  1.1.1 古典的な統計アプローチ
  1.1.2 エビデンスの指標としてのP値
  1.1.3 エビデンスの指標としての信頼区間
  1.1.4 2 つの頻度論の理論的枠組みの歴史的背景
1.2 尤度関数にもとづく統計的推測
  1.2.1 尤度関数
  1.2.2 尤度原理
1.3 ベイズ流アプローチ:基本的考え方
  1.3.1 はじめに
  1.3.2 ベイズの定理ー 離散型の単純な例
1.4 展望
演習問題

第2章 ベイズの定理:事後分布の計算
2.1 はじめに
2.2 ベイズの定理:2値の場合
2.3 ベイズ統計学における確率
2.4 ベイズの定理:離散値の場合
2.5 ベイズの定理:連続値の場合
2.6 2項分布の場合
2.7 正規分布の場合
2.8 ポアソン分布の場合
2.9 h(θ)の事前分布と事後分布
2.10 ベイズ流アプローチと尤度論的アプローチ
2.11 ベイズ流アプローチと頻度論的アプローチ
2.12 ベイズ流アプローチでのいくつかの流儀
2.13 ベイズ流アプローチの歴史
2.14 終わりに
演習問題

第3章 ベイズ推測入門
3.1 はじめに
3.2 確率による事後分布の要約
3.3 事後分布の要約量
  3.3.1 事後分布の位置とばらつきの特徴付け
  3.3.2 事後区間推定
3.4 予測分布
  3.4.1 頻度論的アプローチによる予測
  3.4.2 ベイズ流アプローチによる予測
  3.4.3 応用
   3.4.3.1 正規分布の場合
   3.4.3.2 2項分布の場合
   3.4.3.3 ポアソン分布の場合
3.5 交換可能性
3.6 事後分布に対する正規近似
  3.6.1 尤度の正規近似にもとづくベイズ流の解析
  3.6.2 事後分布の漸近的性質
3.7 事後分布に対する数値計算
  3.7.1 数値積分
  3.7.2 事後分布からのサンプリング
   3.7.2.1 モンテカルロ積分
   3.7.2.2 汎用サンプリングアルゴリズム
  3.7.3 事後要約量の選択
3.8 ベイズ流仮説検定
  3.8.1 信用区間にもとづく推論
  3.8.2 ベイズファクター
  3.8.3 ベイズ流仮説検定と頻度論の仮説検定
   3.8.3.1 P値,ベイズファクター,事後確率
   3.8.3.2 Jeffreys-Lindley-Bartlett のパラドックス
   3.8.3.3 検定と推定
3.9 終わりに
演習問題

第4章 複数のパラメータ
4.1 はじめに
4.2 同時事後分布と周辺事後分布での推測
4.3 μとσ2が未知の正規分布
  4.3.1 μとσ2に関する事前の知識がない場合
  4.3.2 過去のデータが

【目次】(「BOOK」データベースより)
第1部 ベイズ法の基本概念/第2部 統計モデルのためのベイズ法/付録:確率分布

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