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たのしいベイズモデリング2 豊田 秀樹(編著) - 北大路書房
.

たのしいベイズモデリング2 事例で拓く研究のフロンティア

発行:北大路書房
A5判
240ページ
並製
定価 2,700円+税
ISBN
978-4-7628-3083-9
Cコード
C3033
専門 単行本 経済・財政・統計
出版社在庫情報
不明
初版年月日
2019年11月20日
発売予定日
登録日
2019年9月30日
最終更新日
2019年10月11日
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紹介

国内の若手研究者が,身近で親しみやすい話題でベイズモデリングの魅力を伝える,データ分析事例集の第2弾。自由なモデリングを可能とするベイズ統計では,心理学を含め,人間行動を扱う学問領域においてもその広がりを見せている。今回は,心理に限らず,工学やビジネスなど,より幅広い領域の関心を惹きつける内容構成。

◆主な目次◆
第1章 チョコボールでエンゼルが当たる確率のベイズ推定
    ――多項分布と幾何分布を用いたカウントデータのモデリング――
第2章 正直に回答しづらい違法行為の経験率の推定
    ――アイテムカウント法――
第3章 本当のこと,教えてもらいます!
    ――ランダム回答法――
第4章 聞きづらい行為を他のみんなはどれくらいしているか
    ――Aggregated Response法――
第5章 樹木の直径と高さとの関係のモデリング
第6章 男子プロテニスプレイヤーの強さモデリング
第7章 SNSではどのような自分語りが許されるのか?
第8章 統計モデリングで挑む「物語」
    ――展開する作品構成の確率モデルで鑑賞者の反響を予測する――
第9章 練習テストのフィードバックの効果のメタ分析
    ――生成量を用いた平均効果量と優越率の評価――
第10章 え!そっちに入れるんですか?
     ――伸縮する政策空間における有権者の投票行動モデリング――
第11章 なんとなく?このブランドが好き
     ――分散を構造化したブランド評価モデル――
第12章 悲しい時こそ笑顔?
     ――心理学からの証拠の再考察――
第13章 意外と他人は気にしてない
     ――透明性の錯覚に与える解の既知性の影響――
第14章 歯医者さんに通うのはお好きですか?
     ――サービスの受け手による価値共創の実践――
第15章 物理を学べば船が水に浮かぶ理由を説明できる?
     ――多項分布を用いた浮力の理解度と演繹的推論のモデリング――
第16章 消費者トレンドをつかまえろ
     ――Web検索量時系列データの動的因子分析――
第17章 抑うつを調べるための4つのツールを比較する
第18章 “覚えやすさ”の判断メカニズム
    ――項目反応ツリーモデルを用いた多段階評定データのモデリング――
第19章 単一事例実験データへのマルチレベルモデルの適用

目次

まえがき


第1章 チョコボールでエンゼルが当たる確率のベイズ推定
    ――多項分布と幾何分布を用いたカウントデータのモデリング――
 1.1 分析対象となる12,283箱分のチョコボールデータ
 1.2 エンゼルが当たる確率を推定するモデル
  1.2.1 モデルの基本的な仮定と前提
  1.2.2 金のエンゼル2倍キャンペーン
  1.2.3 多項分布モデル:箱の総数があらかじめ決まっている場合
  1.2.4 幾何分布モデル:金のエンゼルが1枚当たったら調査を打ち切る場合
  1.2.5 事前分布の設定
 1.3 エンゼルが当たる確率の推定結果
 1.4 事後予測チェックと欠損値の推定
 1.5 まとめ
 1.6 付録

第2章 正直に回答しづらい違法行為の経験率の推定
    ――アイテムカウント法――
 2.1 アイテムカウント法
 2.2 データ収集
 2.3 モデル
 2.4 結果
 2.4.1 違法ドラッグ
 2.4.2 売春
 2.5 まとめ
 2.6 付録

第3章 本当のこと,教えてもらいます!
    ――ランダム回答法――
 3.1 ランダム回答法
 3.2 データ収集
 3.3 モデル
 3.4 結果
 3.5 適用例2:売春の経験
 3.6 まとめ
 3.7 付録

第4章 聞きづらい行為を他のみんなはどれくらいしているか
    ――Aggregated Response法――
 4.1 間接質問法
 4.2 AR法によるデータ収集
  4.2.1 調査1:性行為の経験人数
  4.2.2 結果1
  4.2.3 調査2:カンニングの経験回数
  4.2.4 結果2
 4.3 まとめ
 4.4 付録

第5章 樹木の直径と高さとの関係のモデリング
 5.1 木の高さの測定
 5.2 相対成長
 5.3 データ
 5.4 モデリング
 5.5 結果
 5.6 付録

第6章 男子プロテニスプレイヤーの強さモデリング
 6.1 本章で扱うデータ
 6.2 プロテニスプレイヤーの強さのモデル
  6.2.1 モデルの仮定
  6.2.2 プロテニスプレイヤーの強さの推定結果と考察
 6.3 プロテニスプレイヤーの時系列でみた強さのモデル
  6.3.1 モデルの仮定
  6.3.2 プロテニスプレイヤーの時系列でみた強さの推定結果と考察
 6.4 まとめ
 6.5 付録

第7章 SNSではどのような自分語りが許されるのか?
 7.1 調査データ
 7.2 質問紙の構成
 7.3 分析モデル
  7.3.1 参加者内1要因モデル
  7.3.2 参加者内2要因モデル
  7.3.3 階層線形モデル
 7.4 分析結果
  7.4.1 発言に関する個人の態度の分析
  7.4.2 自己開示の適切さ評価の分析
  7.4.3 発言に関する個人の態度と自己開示の適切さ評価との関連の分析
 7.5 総括
 7.6 付録

第8章 統計モデリングで挑む「物語」
    ――展開する作品構成の確率モデルで鑑賞者の反響を予測する――
 8.1 作品構成の数理モデル
 8.2 アニメーション作品「ヴァイオレット・エヴァーガーデン」
 8.3 アニメ公式Twitterアカウントフォロワー数の推移
 8.4 データ生成メカニズムの想像と確率モデルの構成
  8.4.1 負の二項分布
  8.4.2 作品構成のモデリング
  8.4.3 翌日への持ち越し効果
  8.4.4 週内減少トレンド
  8.4.5 ベイズ統計モデル
  8.4.6 欠損値への対処
 8.5 結果
  8.5.1 推定結果と事後予測分布
  8.5.2 「ヴァイオレット・エヴァーガーデン」の作品展開
 8.6 考察と限界
 8.7 付録

第9章 練習テストのフィードバックの効果のメタ分析
    ――生成量を用いた平均効果量と優越率の評価――
 9.1 メタ分析
 9.2 MCMC法を用いたメタ分析
 9.3 練習テストのフィードバックの効果
 9.4 フィードバックの種類による効果の違い
 9.5 MCMC法を用いたメタ分析の意義
 9.6 付録

第10章 え!そっちに入れるんですか?
     ――伸縮する政策空間における有権者の投票行動モデリング――
 10.1 誰に投票するか
 10.2 争点投票
  10.2.1 近接性モデル
  10.2.2 方向性モデル
  10.2.3 伸縮近接性モデル
 10.3 データ
 10.4 統計モデル
 10.5 分析結果
  10.5.1 3つのモデルを比較する
  10.5.2 政策空間はどの程度縮むか
 10.6 おわりに
 10.7 付録

第11章 なんとなく?このブランドが好き
     ――分散を構造化したブランド評価モデル――
 11.1 ブランドの評価
 11.2 データの構造
 11.3 モデル
 11.4 推定結果
 11.5 分析
  11.5.1 CMを見ていない,どちらともいえないの差
  11.5.2 CMを見ていない場合と見た場合のブランド評価のバラツキの比較
  11.5.3 もしドコモのCM評価がauと同一だったら?
  11.5.4 auがドコモのシェアを奪っていったら?
 11.6 最後に
 11.7 付録

第12章 悲しい時こそ笑顔?
     ――心理学からの証拠の再考察――
 12.1 表情フィードバック仮説
 12.2 再現可能性:21世紀心理学のひとつの暗雲
 12.3 Strack論文の追試
  12.3.1 データ
  12.3.2 分析
  12.3.3 結果
  12.3.4 考察
  12.3.5 追試結果のまとめ
 12.4 おわりに:再現可能性危機について
 12.5 付録

第13章 意外と他人は気にしてない
     ――透明性の錯覚に与える解の既知性の影響――
 13.1 透明性の錯覚と解の既知性
 13.2 実験の方法
 13.3 モデル
  13.3.1 モデル1:グループに共通のパラメータを推定するモデル
  13.3.2 モデル2:個人差を構造化する階層モデル
 13.4 結果
 13.5 まとめ
 13.6 付録

第14章 歯医者さんに通うのはお好きですか?
     ――サービスの受け手による価値共創の実践――
 14.1 価値共創とは
 14.2 データと分析手法
  14.2.1 使用するデータ
  14.2.2 分析手法
 14.3 分析結果の検討
 14.4 おわりに
 14.5 付録

第15章 物理を学べば船が水に浮かぶ理由を説明できる?
     ――多項分布を用いた浮力の理解度と演繹的推論のモデリング――
 15.1 流体中の浮力
 15.2 浮力の理解と演繹的推論の評価
 15.3 調査結果の概要と分析の方針
 15.4 𝒂×𝒃のクロス表の推測
 15.5 分析結果1
 15.6 分析結果2
 15.7 まとめと課題
 15.8 付録

第16章 消費者トレンドをつかまえろ
     ――Web検索量時系列データの動的因子分析――
 16.1 消費者トレンド発見とその意義
 16.2 定量データからのトレンド発見
 16.3 動的因子分析とは
  16.3.1 探索的因子分析
  16.3.2 動的因子分析
 16.4 データ
  16.4.1 検索キーワードの収集
  16.4.2 検索量データの取得
  16.4.3 分析対象の決定
 16.5 動的因子分析モデルの当てはめ
  16.5.1 モデル
  16.5.2 推定
 16.6 結果
 16.7 考察:消費者トレンドはデータから抽出できるか?
 16.8 付録

第17章 抑うつを調べるための4つのツールを比較する
 17.1 方法
  17.1.1 本章で用いるデータ
  17.1.2 調査で利用した尺度
  17.1.3 分析手続き
  17.1.4 項目反応理論に基づく分析で使用する数理モデル
  17.1.5 分析環境
 17.2 結果と考察
  17.2.1 記述統計量
  17.2.2 尺度得点と因子間の相関係数
  17.2.3 段階反応モデルに基づく分析結果
 17.3 最後に
 17.4 付録

第18章 “覚えやすさ”の判断メカニズム
    ――項目反応ツリーモデルを用いた多段階評定データのモデリング――
 18.1 学習中のメタ認知的モニタリング
 18.2 項目反応ツリーモデル
 18.3 データとモデルの当てはめ
 18.4 結果と考察
 18.5 下位モデルの比較
 18.6 まとめ
 18.7 付録

第19章 単一事例実験データへのマルチレベルモデルの適用
 19.1 単一事例実験計画とは
 19.2 単一事例実験データの特徴とデータ分析の方法
  19.2.1 ABデザイン
  19.2.2 マルチベースラインデザイン
  19.2.3 単一事例実験データにおける自己相関の存在
  19.2.4 単一事例実験データの分析方法
  19.2.5 単一事例実験データの階層構造
 19.3 単一事例実験データとベイズ的方法(ベイズモデリング)について
 19.4 単一事例実験データへのマルチレベルモデルの適用
  19.4.1 通常のマルチレベルモデル
  19.4.2 階層ベイズモデル
 19.5 まとめ


索引
あとがき

前書きなど

筆者一覧(執筆順)(☆は章の第1著者)

豊田 秀樹 編者 02章,03章,04章
武藤 拓之 立命館大学OIC総合研究機構 01章
久保 沙織 東京女子医科大学医学部 02章☆,03章,04章
岡  律子 株式会社インテージ 02章,03章☆, 04章
秋山  隆 関西大学社会学部 02章,03章,04章☆
伊東 宏樹 国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所  05章
伊藤 瑛志 データサイエンティスト 06章
松木 祐馬 早稲田大学大学院文学研究科 07章
坂本 次郎 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 08章
山森 光陽 国立教育政策研究所初等中等教育研究部 09章
矢内 勇生 高知工科大学経済・マネジメント学群 10章
土田 尚弘 株式会社日本リサーチセンター 11章
馬  景昊 早稲田大学大学院文学研究科 12章
永野 駿太 東京大学大学院教育学研究科 13章
五島  光 経営戦略研究所株式会社 14章
松浦 拓也 広島大学大学院教育学研究科 15章
小野  滋 株式会社インサイト・ファクトリー 16章
登藤 直弥 筑波大学人間系 17章
梅垣 佑介 奈良女子大学生活環境学部 17章
山根 嵩史 川崎医療福祉大学医療福祉学部 18章
山田 剛史 岡山大学大学院教育学研究科 19章

*10章データ提供 宋 財泫(早稲田大学高等研究所)

上記内容は本書刊行時のものです。