【目次】実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で

この記事は「実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で」シリーズの目次です。

「岩波データサイエンスvol.1」の紹介

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テキスト「岩波データサイエンスvol.1」は、2015年10月に発売され、ベイズモデリングの様々なソフトウェアを用いたモデリング事例を多数掲載し、ベイズモデリングの楽しさを紹介する素晴らしい書籍です。

岩波データサイエンス Vol.1

目次・リンク

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PythonのMCMCライブラリPyMC

① 線形回帰モデル
📈$${y=a+bx}$$でベイズモデリングの基本を学ぼう！

② 階層ベイズモデル
📈植物の種と不思議な二項分布モデルは「緑本」に通ずる

③ 離散変数のサンプリング
📈変化点検出モデルをPyMC公式サイトが実践するデータセットで

④ 株価分析
📈シークレットコードで株式インデックスのボラティリティを可視化

階層ベイズ最初の一歩

⑤ 直線あてはめ
📈給食変更で身長の伸びは変化したのか！？ 【前編】線形回帰モデルは…

⑥ 階層ベイズモデル
📈給食変更で身長の伸びは変化したのか！？ 【後編】階層ベイズで解決！

時系列・空間データのモデリング

⑦ 状態空間モデル：スギの年輪幅データ
📈ローカルレベルモデル、トレンドモデル、対数正規分布モデルとスギ

⑧ 状態空間モデル：野生の鳥のカウントデータ
📈隠れた鳥を状態空間モデルと二項分布とポアソン分布で見つけ出せ！

⑨ 空間自己回帰モデル：1次元の個体数カウントデータ
📈空間自己回帰モデルはCARで（自動車ではない）、そして「緑本」へ

⑩ 空間自己回帰モデル：2次元の株数カウントデータ
📈どんぐりの森を2次元ICARモデルで可視化、森林保護の第一歩を

Stan入門　(注)Stanの実践はありません

⑪ 最小二乗法のベイズ版
📈はじまりは（やはり）線形回帰モデル、未知の予測に重点を置きます

⑫ 状態空間モデルとベイズ決定
📈時系列販売実績から未来を予測、事業の意思決定からエコシステムへ

⑬ 空間構造のあるベイズモデル
📈２階階差のICARモデル、最終回はいつも波乱含み

ブログの紹介

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note で７つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！

１．のんびり統計

統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。
Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。

２．実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で

書籍「たのしいベイズモデリング」・「たのしいベイズモデリング２」の心理学研究に用いられたベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍をはじめ、多くのベイズモデルは Ｒ言語＋Stanで書かれています。
PyMCの可能性を探り出し、手軽にベイズモデリングを実践できるように努めます。
身近なテーマ、イメージしやすいテーマですので、ぜひぜひPyMCで動かして、一緒に楽しみましょう！

３．実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で

書籍「実験！岩波データサイエンスvol.1」の４人のベイジアンによるベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍はベイズプログラミングのイロハをざっくりと学ぶことができる良書です。
楽しくPyMCモデルを動かして、ベイズと仲良しになれた気がします。
みなさんもぜひぜひPyMCで動かして、一緒に遊んで学びましょう！

４．楽しい写経 ベイズ・Python等

ベイズ、Python、その他の「書籍の写経活動」の成果をブログにします。
主にPythonへの翻訳に取り組んでいます。
写経に取り組むお仲間さんのサンプルコードになれば幸いです🍀

５．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で

書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析をPythonとPyMC Ver.5 で実践します。
この書籍には時系列分析のテーマが盛りだくさん！
時系列分析の懐の深さを実感いたしました。
大好きなPythonで楽しく時系列分析を学びます。

６．データサイエンスっぽいことを綴る

統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
統計・データサイエンス書籍にまつわる記事が多いです。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。

７．Python機械学習プログラミング実践記

書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。

最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。