【目次】「データ解析のための統計モデリング入門」をPythonで写経

書籍の著者　久保拓弥 先生

写経の種類
書籍の数式や図表 を Python で実装します。

書籍の紹介

このシリーズは書籍「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」（岩波書店、「テキスト」と呼びます）の Python 写経です。

テキストは、2012年5月に第１刷が発行され、緑本の愛称で多くの統計モデリング入門者に読まれてきたベストセラーです。

目次

序章 （書籍外の記事です）

📘序章「Python写経、はじめました」

１章 データを理解するために統計モデルを作る

📗 Vol.1 統計モデリングをはじめる前に

２章 確率分布と統計モデルの最尤推定

📗 Vol.2 統計モデリング、起動

３章 一般化線形モデル（GLM）－ポアソン回帰－

📗 Vol.3 ポアソン回帰（体サイズモデル）

📗 Vol.4 ポアソン回帰（施肥有無モデル、体サイズ＋施肥有無モデル）

📗 Vol.5 ポアソン回帰と恒等リンク関数・直線回帰

４章 GLMのモデル選択 －AICとモデルの予測の良さ－

📗 Vol.6 GLMモデル選択 － 逸脱度・AIC

📗 Vol.7 GLMモデル選択 － 平均対数尤度・AIC

５章 GLMの尤度比検定と検定の非対称性

📗 Vol.8 GLMの尤度比検定

６章 GLMの応用範囲をひろげる －ロジスティック回帰など－

📗 Vol.9 二項分布とロジスティック回帰

📗 Vol.10 ロジスティック回帰と交互作用項

📗 Vol.11 ロジスティック回帰とオフセット項

📗 Vol.12 正規分布と尤度と分散パラメータ

📗 Vol.13 ガンマ分布と対数リンク関数のGLM

７章 一般化線形混合モデル（GLMM）－個体差のモデリング－

📗 Vol.14 一般化線形混合モデルの骨格 ～ 無限混合分布

📗 Vol.15 一般化線形混合モデルの実装 ～ パラメータ推定

📗 Vol.16 一般化線形混合モデルの挑戦 ～ Pythonライブラリで実装

８章 マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法とベイズ統計モデル

📗 Vol.17 ベイズ統計モデリング～メトロポリス法でMCMCを体感

９章 GLMのベイズ統計モデル化と事後分布の推定

📗 Vol.18 ベイズ統計モデリング～ポアソン回帰モデル

📗 Vol.19 ベイズ統計モデリング～ギブスサンプリング

10章 階層ベイズモデル －GLMMのベイズモデル化－

📗 Vol.20 ベイズ統計モデリング～階層ベイズモデル（個体差）

📗 Vol.21 ベイズ統計モデリング～階層ベイズモデル（個体差＋場所差）

11章 空間構造のある階層ベイズモデル

📗 Vol.22 ベイズ統計モデリング～一次元空間の階層ベイズモデル

📗 Vol.23 ベイズ統計モデリング～一次元空間の階層ベイズモデルと欠測データの推定

楽しい写経シリーズの目次

ブログの紹介

note で８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．統計・データ分析とつながる

シリーズ「統計・データ分析とつながる」は、統計・データ分析との「つながり」を発掘して、コラム風に仕立てたブログシリーズです。
生成 AI の力を借りながら、統計・データ分析の入り口をイメージして、自由気ままに書きました。
たとえば…
・日常生活と統計のつながり
・統計検定２級からその先へのつながり
気楽にお読みいただけたら嬉しいです🍀

３．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！

４．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！

５．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🍀

６．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。

７．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。

８．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。