【2024年】「pystan」のおすすめ 本 29選!人気ランキング

この記事では、「pystan」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R 2)
  2. データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)
  3. 実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 (KS情報科学専門書)
  4. いまさら聞けないPythonでデータ分析 多変量解析,ベイズ統計分析(PyStan,PyMC)
  5. 統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)
  6. 人文・社会科学の統計学 (基礎統計学)
  7. Pythonによるベイズ統計モデリング: PyMCでのデータ分析実践ガイド
  8. 基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門
  9. 自然科学の統計学 (基礎統計学)
  10. Pythonで体験するベイズ推論:PyMCによるMCMC入門
他19件
No.2
69
みんなのレビュー
線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
No.5
62

文科と理科両方の学生のために,統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに,統計学の体系的な知識を与えるように,編集・執筆された.豊富な実際例を用いつつ,図表を多くとり入れ,視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した. 第1章 統計学の基礎(中井検裕,縄田和満,松原 望) 第2章 1次元のデータ(中井検裕) 第3章 2次元のデータ(中井研裕,松原 望) 第4章 確率(縄田和満,松原 望) 第5章 確率変数(松原 望) 第6章 確率分布(松原 望) 第7章 多次元の確率分布(松原 望) 第8章 大数の法則と中心極限定理(中井検裕) 第9章 標本分布(縄田和満) 第10章 正規分布からの標本(縄田和満) 第11章 推定(縄田和満) 第12章 仮説検定(縄田和満,松原 望) 第13章 回帰分析(縄田和満) 統計数値表 練習問題の解答

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No.6
59

現代社会においては,さまざまなデータを正しく扱うことが全てに優先する.本書は,われわれの生活や社会と直接・間接にかかわりをもつ分野で用いられている統計的方法の基礎から応用までを,具体例に即して分かりやすく解説する. 第1章 統計学とデータ(高橋伸夫) 第2章 データの分析(竹村彰通) 第3章 標本調査法(竹村彰通) 第4章 統計調査と経済統計(廣松 毅) 第5章 地域統計(中井検裕) 第6章 経済分析における回帰分析(縄田和満・松原 望) 第7章 経済時系列データの分析(国友直人) 第8章 社会調査(盛山和夫) 第9章 社会移動データの分析手法(盛山和夫) 第10章 要因探究の方法(盛山和夫) 第11章 心理測定データの解析(渡部 洋) 第12章 テスト理論(渡部 洋) 第13章 心理・教育データのための統計的方法(渡部 洋)

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No.9
58

自然科学・工学・医学等への応用をめざしつつ,さまざまな統計学的考え方を紹介し,その基礎をわかりやすく解説する.シリーズIと同様に,豊富に実際例を用いつつ,図表を多くとり入れて,視覚的にもわかりやすく統計学を親しみながら学べるよう編集した. 第1章 確率の基礎(矢島美寛) 第2章 線形モデルと最小二乗法(廣津千尋) 第3章 実験データの分析(藤野和建) 第4章 最尤法(廣津千尋) 第5章 適合度検定(廣津千尋) 第6章 検定と標本の大きさ(竹村彰通) 第7章 分布の仮定(竹内 啓,藤野和建) 第8章 質的データの統計的分析(縄田和満) 第9章 ベイズ決定(松原 望) 第10章 確率過程の基礎(矢島美寛) 第11章 乱数の性質(伏見正則)

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No.10
58

Pythonで体験するベイズ推論:PyMCによるMCMC入門

デビッドソン=ピロン,キャメロン
森北出版
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No.13
58
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No.14
57
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No.15
57

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

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デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ!
No.16
57
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No.18
57
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「はじめての」とついているが入門書ではなく結構難しい。ただ、機械学習の様々な手法が数式から学べるため中級者〜上級者には良いと思う。他の入門書で機械学習の概要を掴んだ後に読むべき本。
No.19
57
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ベイズを深く学びたいならこの書籍は外せない。ただかなり難解なので最初からこれに取り組むと挫折する。
No.23
57
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No.26
56
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No.27
56

線型代数の最も標準的なテキスト.平面および空間のベクトル,行列,行列式,線型空間,固有値と固有ベクトル等7章の他,附録をつけ線型代数の技術が習熟できる.各章末に演習問題があり,巻末に略解を付す. はじめに まえがき 第1章 平面および空間のベクトル 第2章 行列 第3章 行列式 第4章 線型空間 第5章 固有値と固有ベクトル 第6章 単因子およびジョルダンの標準形 第7章 ベクトルおよび行列の解析的取扱い 附録I 多項式 附録II ユークリッド幾何学の公理 附録III 群および体の公理 あとがき 問題略解

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No.28
56
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No.29
56
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内容は少々難解だが、統計学や機械学習・データサイエンス分野のエッセンスが詰まっていて何度も読み返したい書籍。大学院生時代の授業の輪読して使用し、目からウロコの連続だった。ある程度基礎固めをした後に読んでほしい1冊
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