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商品	説明	価格
【中古】 Bayesian Statistics and Marketing (Wiley Series in Probability and Statistics) / Peter E. Rossi / Peter E. Rossi, Greg M. Allenby, Rob McCulloch / Wiley [ハードカバー]【メール便送料無料】【あす楽対応】もったいない本舗　楽天市場店	著者：Peter E. Rossi, Greg M. Allenby, Rob McCulloch出版社：Wileyサイズ：ハードカバーISBN-10：0470863676ISBN-13：9780470863671■通常24時間以内に出荷可能です。※繁忙期やセール等、ご注文数が多い日につきましては　発送まで48時間かかる場合があります。あらかじめご了承ください。 ■メール便は、1冊から送料無料です。※宅配便の場合、2,500円以上送料無料です。※あす楽ご希望の方は、宅配便をご選択下さい。※「代引き」ご希望の方は宅配便をご選択下さい。※配送番号付きのゆうパケットをご希望の場合は、追跡可能メール便（送料210円）をご選択ください。■ただいま、オリジナルカレンダーをプレゼントしております。■中古品ではございますが、良好なコンディションです。決済は、クレジットカード、代引き等、各種決済方法がご利用可能です。■万が一品質に不備が有った場合は、返金対応。■クリーニング済み。■商品画像に「帯」が付いているものがありますが、中古品のため、実際の商品には付いていない場合がございます。■商品状態の表記につきまして・非常に良い：　　使用されてはいますが、　　非常にきれいな状態です。　　書き込みや線引きはありません。・良い：　　比較的綺麗な状態の商品です。　　ページやカバーに欠品はありません。　　文章を読むのに支障はありません。・可：　　文章が問題なく読める状態の商品です。　　マーカーやペンで書込があることがあります。　　商品の痛みがある場合があります。	9,509円
Bayesian Statistics the Fun Way: Understanding Statistics and Probability with Star Wars, Lego, and BAYESIAN STATISTICS THE FUN WA [ Will Kurt ] 楽天ブックス	BAYESIAN STATISTICS THE FUN WA Will Kurt NO STARCH PR2019 Paperback English ISBN：9781593279561 洋書 Computers & Science（コンピューター＆科学） Mathematics	6,336円
Probabilistic Risk Analysis and Bayesian Decision Theory【電子書籍】[ Marcel van Oijen ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞The book shows how risk, defined as the statistical expectation of loss, can be formally decomposed as the product of two terms: hazard probability and system vulnerability. This requires a specific definition of vulnerability that replaces the many fuzzy definitions abounding in the literature. The approach is expanded to more complex risk analysis with three components rather than two, and with various definitions of hazard. Equations are derived to quantify the uncertainty of each risk component and show how the approach relates to Bayesian decision theory. Intended for statisticians, environmental scientists and risk analysts interested in the theory and application of risk analysis, this book provides precise definitions, new theory, and many examples with full computer code. The approach is based on straightforward use of probability theory which brings rigour and clarity. Only a moderate knowledge and understanding of probability theory is expected from the reader.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	6,076円
Bayesian Optimization for Materials Science【電子書籍】[ Daniel Packwood ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞This book provides a short and concise introduction to Bayesian optimization specifically for experimental and computational materials scientists. After explaining the basic idea behind Bayesian optimization and some applications to materials science in Chapter 1, the mathematical theory of Bayesian optimization is outlined in Chapter 2. Finally, Chapter 3 discusses an application of Bayesian optimization to a complicated structure optimization problem in computational surface science.＜/p＞＜p＞Bayesian optimization is a promising global optimization technique that originates in the field of machine learning and is starting to gain attention in materials science. For the purpose of materials design, Bayesian optimization can be used to predict new materials with novel properties without extensive screening of candidate materials. For the purpose of computational materials science, Bayesian optimization can be incorporated into first-principles calculations to perform efficient, global structure optimizations. While research in these directions has been reported in high-profile journals, until now there has been no textbook aimed specifically at materials scientists who wish to incorporate Bayesian optimization into their own research. This book will be accessible to researchers and students in materials science who have a basic background in calculus and linear algebra.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	7,292円
Bayesian Decision Networks Fundamentals and Applications【電子書籍】[ Fouad Sabry ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞＜strong＞What Is Bayesian Decision Networks＜/strong＞＜/p＞＜p＞A Bayesian network is a probabilistic graphical model that depicts a set of variables and their conditional relationships via a directed acyclic graph (DAG). In other words, a Bayesian network is a type of directed acyclic graph. Bayesian networks are perfect for determining the likelihood that any one of multiple possible known causes was the contributing factor in an event that has already taken place and making a prediction based on that likelihood. For instance, the probabilistic links that exist between diseases and symptoms might be represented by a Bayesian network. The network may be used to compute the odds of the presence of a variety of diseases based on the symptoms that are provided.＜/p＞＜p＞＜strong＞How You Will Benefit＜/strong＞＜/p＞＜p＞(I) Insights, and validations about the following topics:＜/p＞＜p＞Chapter 1: Bayesian network＜/p＞＜p＞Chapter 2: Influence diagram＜/p＞＜p＞Chapter 3: Graphical model＜/p＞＜p＞Chapter 4: Hidden Markov model＜/p＞＜p＞Chapter 5: Decision tree＜/p＞＜p＞Chapter 6: Gibbs sampling＜/p＞＜p＞Chapter 7: Decision analysis＜/p＞＜p＞Chapter 8: Value of information＜/p＞＜p＞Chapter 9: Probabilistic forecasting＜/p＞＜p＞Chapter 10: Causal graph＜/p＞＜p＞(II) Answering the public top questions about bayesian decision networks.＜/p＞＜p＞(III) Real world examples for the usage of bayesian decision networks in many fields.＜/p＞＜p＞(IV) 17 appendices to explain, briefly, 266 emerging technologies in each industry to have 360-degree full understanding of bayesian decision networks' technologies.＜/p＞＜p＞＜strong＞Who This Book Is For＜/strong＞＜/p＞＜p＞Professionals, undergraduate and graduate students, enthusiasts, hobbyists, and those who want to go beyond basic knowledge or information for any kind of bayesian decision networks.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	750円
洋書 Bayesian Cost-Effectiveness Analysis with the R package BCEA (Use R!) Glomarket	* We ship internationally, so do not use a package forwarding service. We cannot ship to a package forwarding company address because of the Japanese customs regulation. If it is shipped and customs office does not let the package go, we do not make a refund. 【注意事項】 * 特に注意してください。 * ・個人ではない法人・団体名義での購入はできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。・お名前にカタカナが入っている場合法人である可能性が高いため当店システムから自動保留します。カタカナで記載が必要な場合はカタカナ変わりローマ字で記載してください。・お名前またはご住所が法人・団体名義（XX株式会社等）、商店名などを含めている場合、または電話番号が個人のものではない場合、税関から法人名義でみなされますのでご注意ください。・転送サービス会社への発送もできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。 * ・注文後品切れや価格変動でキャンセルされる場合がございますので予めご了承願います。・当店でご購入された商品は、原則として、「個人輸入」としての取り扱いになり、すべてニュージャージからお客様のもとへ直送されます。・ご注文後、30営業日以内(通常2~3週間)に配送手続きをいたします。配送作業完了後、2週間程度でのお届けとなります。・まれに商品入荷状況や国際情勢、運送、通関事情により、お届けが2ヶ月までかかる場合がありますのでお急ぎの場合は注文をお控えください。・個人輸入される商品は、すべてご注文者自身の「個人使用・個人消費」が前提となりますので、ご注文された商品を第三者へ譲渡・転売することは法律で禁止されております。・関税・消費税が課税される場合があります。詳細はこちらをご確認下さい。PC販売説明文	14,142円
Doing Bayesian Data Analysis A Tutorial with R, JAGS, and Stan【電子書籍】[ John Kruschke ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞＜em＞Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan, Second Edition＜/em＞ provides an accessible approach for conducting Bayesian data analysis, as material is explained clearly with concrete examples. Included are step-by-step instructions on how to carry out Bayesian data analyses in the popular and free software R and WinBugs, as well as new programs in JAGS and Stan. The new programs are designed to be much easier to use than the scripts in the first edition. In particular, there are now compact high-level scripts that make it easy to run the programs on your own data sets.＜/p＞＜p＞The book is divided into three parts and begins with the basics: models, probability, Bayes’ rule, and the R programming language. The discussion then moves to the fundamentals applied to inferring a binomial probability, before concluding with chapters on the generalized linear model. Topics include metric-predicted variable on one or two groups; metric-predicted variable with one metric predictor; metric-predicted variable with multiple metric predictors; metric-predicted variable with one nominal predictor; and metric-predicted variable with multiple nominal predictors. The exercises found in the text have explicit purposes and guidelines for accomplishment.＜/p＞＜p＞This book is intended for first-year graduate students or advanced undergraduates in statistics, data analysis, psychology, cognitive science, social sciences, clinical sciences, and consumer sciences in business.＜/p＞＜ul＞＜li＞Accessible, including the basics of essential concepts of probability and random sampling＜/li＞＜li＞Examples with R programming language and JAGS software＜/li＞＜li＞Comprehensive coverage of all scenarios addressed by non-Bayesian textbooks: t-tests, analysis of variance (ANOVA) and comparisons in ANOVA, multiple regression, and chi-square (contingency table analysis)＜/li＞＜li＞Coverage of experiment planning＜/li＞＜li＞R and JAGS computer programming code on website＜/li＞＜li＞Exercises have explicit purposes and guidelines for accomplishment＜/li＞＜li＞Provides step-by-step instructions on how to conduct Bayesian data analyses in the popular and free software R and WinBugs＜/li＞＜/ul＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	8,258円
UP81-022 Wiley Bayesian Statistical Modelling 2006 P. Congdon 40MaD 参考書専門店ブックスドリーム	【30日間返品保証】商品説明に誤りがある場合は、無条件で弊社送料負担で商品到着後30日間返品を承ります。ご満足のいく取引となるよう精一杯対応させていただきます。【インボイス制度対応済み】当社ではインボイス制度に対応した適格請求書発行事業者番号（通称：T番号・登録番号）を印字した納品書（明細書）を商品に同梱してお送りしております。こちらをご利用いただくことで、税務申告時や確定申告時に消費税額控除を受けることが可能になります。また、適格請求書発行事業者番号の入った領収書・請求書をご注文履歴からダウンロードして頂くこともできます（宛名はご希望のものを入力して頂けます）。■商品名■Wiley Bayesian Statistical Modelling 2006 P. Congdon■出版社■Wiley■著者■P. Congdon■発行年■2006■教科■パソコン洋書■書き込み■見た限りありません。※書き込みの記載には多少の誤差や見落としがある場合もございます。予めご了承お願い致します。※テキストとプリントのセット商品の場合、書き込みの記載はテキストのみが対象となります。付属品のプリントは実際に使用されたものであり、書き込みがある場合もございます。■状態・その他■この商品はBランクです。コンディションランク表A:未使用に近い状態の商品B:傷や汚れが少なくきれいな状態の商品C:多少の傷や汚れがあるが、概ね良好な状態の商品(中古品として並の状態の商品)D:傷や汚れがやや目立つ状態の商品E:傷や汚れが目立つものの、使用には問題ない状態の商品F:傷、汚れが甚だしい商品、裁断済みの商品■記名の有無■記名なし■担当講師■■検索用キーワード■パソコン洋書【発送予定日について】午前9時までの注文は、基本的に当日中に発送致します（レターパック発送の場合は翌日発送になります）。午前9時以降の注文は、基本的に翌日までに発送致します（レターパック発送の場合は翌々日発送になります）。※日曜日・祝日・年末年始は除きます（日曜日・祝日・年末年始は発送休業日です）。(例)・月曜午前9時までの注文の場合、月曜または火曜発送・月曜午前9時以降の注文の場合、火曜または水曜発送・土曜午前9時までの注文の場合、土曜または月曜発送・土曜午前9時以降の注文の場合、月曜または火曜発送【送付方法について】ネコポス、宅配便またはレターパックでの発送となります。北海道・沖縄県・離島以外は、発送翌日に到着します。北海道・離島は、発送後2-3日での到着となります。沖縄県は、発送後2日での到着となります。【その他の注意事項】1．テキストの解答解説に関して解答(解説)付きのテキストについてはできるだけ商品説明にその旨を記載するようにしておりますが、場合により一部の問題の解答・解説しかないこともございます。商品説明の解答(解説)の有無は参考程度としてください(「解答(解説)付き」の記載のないテキストは基本的に解答のないテキストです。ただし、解答解説集が写っている場合など画像で解答(解説)があることを判断できる場合は商品説明に記載しないこともございます。)。2．一般に販売されている書籍の解答解説に関して一般に販売されている書籍については「解答なし」等が特記されていない限り、解答(解説)が付いております。ただし、別冊解答書の場合は「解答なし」ではなく「別冊なし」等の記載で解答が付いていないことを表すことがあります。3．付属品などの揃い具合に関して付属品のあるものは下記の当店基準に則り商品説明に記載しております。・全問(全問題分)あり：(ノートやプリントが）全問題分有ります・全講分あり：(ノートやプリントが)全講義分あります(全問題分とは限りません。講師により特定の問題しか扱わなかったり、問題を飛ばしたりすることもありますので、その可能性がある場合は全講分と記載しています。)・ほぼ全講義分あり：(ノートやプリントが)全講義分の9割程度以上あります・だいたい全講義分あり：(ノートやプリントが)8割程度以上あります・○割程度あり：(ノートやプリントが)○割程度あります・講師による解説プリント：講師が講義の中で配布したプリントです。補助プリントや追加の問題プリントも含み、必ずしも問題の解答・解説が掲載されているとは限りません。※上記の付属品の揃い具合はできるだけチェックはしておりますが、多少の誤差・抜けがあることもございます。ご了解の程お願い申し上げます。4．担当講師に関して担当講師の記載のないものは当店では講師を把握できていないものとなります。ご質問いただいても回答できませんのでご了解の程お願い致します。5．使用感などテキストの状態に関して使用感・傷みにつきましては、商品説明に記載しております。画像も参考にして頂き、ご不明点は事前にご質問ください。6．画像および商品説明に関して出品している商品は画像に写っているものが全てです。画像で明らかに確認できる事項は商品説明やタイトルに記載しないこともございます。購入前に必ず画像も確認して頂き、タイトルや商品説明と相違する部分、疑問点などがないかご確認をお願い致します。商品説明と著しく異なる点があった場合や異なる商品が届いた場合は、到着後30日間は無条件で着払いでご返品後に返金させていただきます。メールまたはご注文履歴からご連絡ください。	2,401円
洋書 Paperback, Reasoning with Data: An Introduction to Traditional and Bayesian Statistics Using R Glomarket	* We ship internationally, so do not use a package forwarding service. We cannot ship to a package forwarding company address because of the Japanese customs regulation. If it is shipped and customs office does not let the package go, we do not make a refund. 【注意事項】 * 特に注意してください。 * ・個人ではない法人・団体名義での購入はできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。・お名前にカタカナが入っている場合法人である可能性が高いため当店システムから自動保留します。カタカナで記載が必要な場合はカタカナ変わりローマ字で記載してください。・お名前またはご住所が法人・団体名義（XX株式会社等）、商店名などを含めている場合、または電話番号が個人のものではない場合、税関から法人名義でみなされますのでご注意ください。・転送サービス会社への発送もできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。 * ・注文後品切れや価格変動でキャンセルされる場合がございますので予めご了承願います。・当店でご購入された商品は、原則として、「個人輸入」としての取り扱いになり、すべてニュージャージからお客様のもとへ直送されます。・ご注文後、30営業日以内(通常2~3週間)に配送手続きをいたします。配送作業完了後、2週間程度でのお届けとなります。・まれに商品入荷状況や国際情勢、運送、通関事情により、お届けが2ヶ月までかかる場合がありますのでお急ぎの場合は注文をお控えください。・個人輸入される商品は、すべてご注文者自身の「個人使用・個人消費」が前提となりますので、ご注文された商品を第三者へ譲渡・転売することは法律で禁止されております。・関税・消費税が課税される場合があります。詳細はこちらをご確認下さい。PC販売説明文	10,770円
Modern Bayesian Statistics in Clinical Research【電子書籍】[ Ton J. Cleophas ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞The current textbook has been written as a help to medical / health professionals and students for the study of modern Bayesian statistics, where posterior and prior odds have been replaced with posterior and prior likelihood distributions. Why may likelihood distributions better than normal distributions estimate uncertainties of statistical test results? Nobody knows for sure, and the use of likelihood distributions instead of normal distributions for the purpose has only just begun, but already everybody is trying and using them. SPSS statistical software version 25 (2017) has started to provide a combined module entitled Bayesian Statistics including almost all of the modern Bayesian tests (Bayesian t-tests, analysis of variance (anova), linear regression, crosstabs etc.).＜/p＞＜p＞Modern Bayesian statistics is based on biological likelihoods, and may better fit clinical data than traditional tests based normal distributions do. This is the first edition to systematically implymodern Bayesian statistics in traditional clinical data analysis. This edition also demonstrates that Markov Chain Monte Carlo procedures laid out as Bayesian tests provide more robust correlation coefficients than traditional tests do. It also shows that traditional path statistics are both textually and conceptionally like Bayes theorems, and that structural equations models computed from them are the basis of multistep regressions, as used with causal Bayesian networks.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	7,900円
Bayesian Network Fundamentals and Applications【電子書籍】[ Fouad Sabry ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞＜strong＞What Is Bayesian Network＜/strong＞＜/p＞＜p＞A Bayesian network is a probabilistic graphical model that depicts a set of variables and their conditional relationships via a directed acyclic graph (DAG). In other words, a Bayesian network is a type of directed acyclic graph. Bayesian networks are perfect for determining the likelihood that any one of multiple possible known causes was the contributing factor in an event that has already taken place and making a prediction based on that likelihood. For instance, the probabilistic links that exist between diseases and symptoms might be represented by a Bayesian network. The network may be used to compute the odds of the presence of a variety of diseases based on the symptoms that are provided.＜/p＞＜p＞＜strong＞How You Will Benefit＜/strong＞＜/p＞＜p＞(I) Insights, and validations about the following topics:＜/p＞＜p＞Chapter 1: Bayesian Network＜/p＞＜p＞Chapter 2: Likelihood Function＜/p＞＜p＞Chapter 3: Bayesian Inference＜/p＞＜p＞Chapter 4: Posterior Probability＜/p＞＜p＞Chapter 5: Graphical Model＜/p＞＜p＞Chapter 6: Expectation-Maximization Algorithm＜/p＞＜p＞Chapter 7: Gibbs Sampling＜/p＞＜p＞Chapter 8: Markov Random Field＜/p＞＜p＞Chapter 9: Maximum a Posteriori Estimation＜/p＞＜p＞Chapter 10: Bayesian Hierarchical Modeling＜/p＞＜p＞(II) Answering the public top questions about bayesian network.＜/p＞＜p＞(III) Real world examples for the usage of bayesian network in many fields.＜/p＞＜p＞＜strong＞Who This Book Is For＜/strong＞＜/p＞＜p＞Professionals, undergraduate and graduate students, enthusiasts, hobbyists, and those who want to go beyond basic knowledge or information for any kind of bayesian network.＜/p＞＜p＞＜strong＞What is Artificial Intelligence Series＜/strong＞＜/p＞＜p＞The artificial intelligence book series provides comprehensive coverage in over 200 topics. Each ebook covers a specific Artificial Intelligence topic in depth, written by experts in the field. The series aims to give readers a thorough understanding of the concepts, techniques, history and applications of artificial intelligence. Topics covered include machine learning, deep learning, neural networks, computer vision, natural language processing, robotics, ethics and more. The ebooks are written for professionals, students, and anyone interested in learning about the latest developments in this rapidly advancing field.＜br /＞ The artificial intelligence book series provides an in-depth yet accessible exploration, from the fundamental concepts to the state-of-the-art research. With over 200 volumes, readers gain a thorough grounding in all aspects of Artificial Intelligence. The ebooks are designed to build knowledge systematically, with later volumes building on the foundations laid by earlier ones. This comprehensive series is an indispensable resource for anyone seeking to develop expertise in artificial intelligence.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	750円
洋書 Financial Risk Management with Bayesian Estimation of GARCH Models: Theory and Applications (Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems) Glomarket	* We ship internationally, so do not use a package forwarding service. We cannot ship to a package forwarding company address because of the Japanese customs regulation. If it is shipped and customs office does not let the package go, we do not make a refund. 【注意事項】 * 特に注意してください。 * ・個人ではない法人・団体名義での購入はできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。・お名前にカタカナが入っている場合法人である可能性が高いため当店システムから自動保留します。カタカナで記載が必要な場合はカタカナ変わりローマ字で記載してください。・お名前またはご住所が法人・団体名義（XX株式会社等）、商店名などを含めている場合、または電話番号が個人のものではない場合、税関から法人名義でみなされますのでご注意ください。・転送サービス会社への発送もできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。 * ・注文後品切れや価格変動でキャンセルされる場合がございますので予めご了承願います。・当店でご購入された商品は、原則として、「個人輸入」としての取り扱いになり、すべてニュージャージからお客様のもとへ直送されます。・ご注文後、30営業日以内(通常2~3週間)に配送手続きをいたします。配送作業完了後、2週間程度でのお届けとなります。・まれに商品入荷状況や国際情勢、運送、通関事情により、お届けが2ヶ月までかかる場合がありますのでお急ぎの場合は注文をお控えください。・個人輸入される商品は、すべてご注文者自身の「個人使用・個人消費」が前提となりますので、ご注文された商品を第三者へ譲渡・転売することは法律で禁止されております。・関税・消費税が課税される場合があります。詳細はこちらをご確認下さい。PC販売説明文	19,646円
Using R for Bayesian Spatial and Spatio-Temporal Health Modeling【電子書籍】[ Andrew B. Lawson ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Progressively more and more attention has been paid to how location affects health outcomes. The area of ＜em＞disease mapping＜/em＞ focusses on these problems, and the Bayesian paradigm has a major role to play in the understanding of the complex interplay of context and individual predisposition in such studies of disease. ＜em＞＜strong＞Using R for Bayesian Spatial and Spatio-Temporal Health Modeling＜/strong＞＜/em＞ provides a major resource for those interested in applying Bayesian methodology in small area health data studies.＜/p＞＜p＞Features:＜/p＞＜ul＞＜li＞＜/li＞＜li＞Review of R graphics relevant to spatial health data＜/li＞＜li＞＜/li＞＜li＞Overview of Bayesian methods and Bayesian hierarchical modeling as applied to spatial data＜/li＞＜li＞＜/li＞＜li＞Bayesian Computation and goodness-of-fit＜/li＞＜li＞＜/li＞＜li＞Review of basic Bayesian disease mapping models＜/li＞＜li＞＜/li＞＜li＞Spatio-temporal modeling with MCMC and INLA＜/li＞＜li＞＜/li＞＜li＞Special topics include multivariate models, survival analysis, missing data, measurement error, variable selection, individual event modeling, and infectious disease modeling＜/li＞＜li＞＜/li＞＜li＞Software for fitting models based on BRugs, Nimble, CARBayes and INLA＜/li＞＜li＞＜/li＞＜li＞Provides code relevant to fitting all examples throughout the book at a supplementary ＜a href="people.musc.edu/~abl6/data/SpatialModelingCode.zip"＞website＜/a＞＜/li＞＜/ul＞＜p＞The book fills a void in the literature and available software, providing a crucial link for students and professionals alike to engage in the analysis of spatial and spatio-temporal health data from a Bayesian perspective using R. The book emphasizes the use of MCMC via Nimble, BRugs, and CARBAyes, but also includes INLA for comparative purposes. In addition, a wide range of packages useful in the analysis of geo-referenced spatial data are employed and code is provided. It will likely become a key reference for researchers and students from biostatistics, epidemiology, public health, and environmental science.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	8,278円
【中古】【輸入品・未使用】Likelihood and Bayesian Inference: With Applications in Biology and Medicine (Statistics for Biology and Health) ムジカ＆フェリーチェ楽天市場店	【中古】【輸入品・未使用】Likelihood and Bayesian Inference: With Applications in Biology and Medicine (Statistics for Biology and Health)【メーカー名】Springer【メーカー型番】【ブランド名】Springer【商品説明】Likelihood and Bayesian Inference: With Applications in Biology and Medicine (Statistics for Biology and Health)当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品を受付けております。こちらは海外販売用に買取り致しました未使用品です。買取り致しました為、中古扱いとしております。他モールとの併売品の為、完売の際はご連絡致しますのでご了承下さい。速やかにご返金させて頂きます。ご注文からお届けまで1、ご注文⇒ご注文は24時間受け付けております。2、注文確認⇒ご注文後、当店から注文確認メールを送信します。3、配送⇒当店海外倉庫から取り寄せの場合は10〜30日程度でのお届けとなります。国内到着後、発送の際に通知にてご連絡致します。国内倉庫からの場合は3〜7日でのお届けとなります。　※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。お電話でのお問合せは少人数で運営の為受け付けておりませんので、メールにてお問合せお願い致します。営業時間　月〜金　10:00〜17:00お客様都合によるご注文後のキャンセル・返品はお受けしておりませんのでご了承下さい。	30,653円
Bayesian Regression Modeling with INLA【電子書籍】[ Xiaofeng Wang ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞INLA stands for Integrated Nested Laplace Approximations, which is a new method for fitting a broad class of Bayesian regression models. No samples of the posterior marginal distributions need to be drawn using INLA, so it is a computationally convenient alternative to Markov chain Monte Carlo (MCMC), the standard tool for Bayesian inference.＜/p＞＜p＞Bayesian Regression Modeling with INLA covers a wide range of modern regression models and focuses on the INLA technique for building Bayesian models using real-world data and assessing their validity. A key theme throughout the book is that it makes sense to demonstrate the interplay of theory and practice with reproducible studies. Complete R commands are provided for each example, and a supporting website holds all of the data described in the book. An R package including the data and additional functions in the book is available to download.＜/p＞＜p＞The book is aimed at readers who have a basic knowledge of statistical theory and Bayesian methodology. It gets readers up to date on the latest in Bayesian inference using INLA and prepares them for sophisticated, real-world work.＜/p＞＜p＞＜strong＞Xiaofeng Wang＜/strong＞ is Professor of Medicine and Biostatistics at the Cleveland Clinic Lerner College of Medicine of Case Western Reserve University and a Full Staff in the Department of Quantitative Health Sciences at Cleveland Clinic.＜/p＞＜p＞＜strong＞Yu Ryan Yue＜/strong＞ is Associate Professor of Statistics in the Paul H. Chook Department of Information Systems and Statistics at Baruch College, The City University of New York.＜/p＞＜p＞＜strong＞Julian J. Faraway＜/strong＞ is Professor of Statistics in the Department of Mathematical Sciences at the University of Bath.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	8,278円
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 / 原タイトル:Bayesian Analysis with Python[本/雑誌] / OsvaldoMartin/著金子武久/訳ネオウィング楽天市場店	ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞確率プログラミングのライブラリPyMC3を使ったベイズ統計モデリングの基本をシンプルなデータを使って実践的に解説。次のことが学べます。「ベイズ統計モデリングの概念を理解する」「PyMC3を使って統計モデルを構築する」「モデルの健全性をチェックし、必要に応じてモデルを修正する」「モデルに階層構造を組み入れて、階層モデルを活用する」「回帰分析を使って、目的としている連続的な結果変数を予測する」＜収録内容＞第1章確率的に考える—ベイジアン推論入門第2章確率プログラミング—PyMC3入門第3章複数パラメータの取り扱いと階層モデル第4章線形回帰モデルによるデータの理解と予測第5章ロジスティック回帰による結果変数の分類第6章モデル比較第7章混合モデル第8章ガウス過程＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2244833OsvaldoMartin / Cho Kaneko Takehisa / Yaku / Python Niyoru Bayes Tokei Modelling PyMC De No Data Bunseki Jissen Guide / Original Title: Bayesian Analysis with Pythonメディア：本/雑誌発売日：2018/06JAN：9784320113374Python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 / 原タイトル:Bayesian Analysis with Python[本/雑誌] / OsvaldoMartin/著金子武久/訳2018/06発売	3,960円
Inference, Method and Decision Towards a Bayesian Philosophy of Science【電子書籍】[ R.D. Rosenkrantz ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞This book grew out of previously published papers of mine composed over a period of years; they have been reworked (sometimes beyond recognition) so as to form a reasonably coherent whole. Part One treats of informative inference. I argue (Chapter 2) that the traditional principle of induction in its clearest formulation (that laws are confirmed by their positive cases) is clearly false. Other formulations in terms of the 'uniformity of nature' or the 'resemblance of the future to the past' seem to me hopelessly unclear. From a Bayesian point of view, 'learning from experience' goes by conditionalization (Bayes' rule). The traditional stum bling block for Bayesians has been to fmd objective probability inputs to conditionalize upon. Subjective Bayesians allow any probability inputs that do not violate the usual axioms of probability. Many subjectivists grant that this liberality seems prodigal but own themselves unable to think of additional constraints that might plausibly be imposed. To be sure, if we could agree on the correct probabilistic representation of 'ignorance' (or absence of pertinent data), then all probabilities obtained by applying Bayes' rule to an 'informationless' prior would be objective. But familiar contra dictions, like the Bertrand paradox, are thought to vitiate all attempts to objectify 'ignorance'. BuUding on the earlier work of Sir Harold Jeffreys, E. T. Jaynes, and the more recent work ofG. E. P. Box and G. E. Tiao, I have elected to bite this bullet. In Chapter 3, I develop and defend an objectivist Bayesian approach.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	12,154円
【中古】【輸入品・未使用】Bayesian Model Selection and Statistical Modeling (Statistics: Textbooks and Monographs) ムジカ＆フェリーチェ楽天市場店	【中古】【輸入品・未使用】Bayesian Model Selection and Statistical Modeling (Statistics: Textbooks and Monographs)【メーカー名】Chapman and Hall/CRC【メーカー型番】【ブランド名】Chapman and Hall/CRC【商品説明】Bayesian Model Selection and Statistical Modeling (Statistics: Textbooks and Monographs)当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品を受付けております。こちらは海外販売用に買取り致しました未使用品です。買取り致しました為、中古扱いとしております。他モールとの併売品の為、完売の際はご連絡致しますのでご了承下さい。速やかにご返金させて頂きます。ご注文からお届けまで1、ご注文⇒ご注文は24時間受け付けております。2、注文確認⇒ご注文後、当店から注文確認メールを送信します。3、配送⇒当店海外倉庫から取り寄せの場合は10〜30日程度でのお届けとなります。国内到着後、発送の際に通知にてご連絡致します。国内倉庫からの場合は3〜7日でのお届けとなります。　※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。お電話でのお問合せは少人数で運営の為受け付けておりませんので、メールにてお問合せお願い致します。営業時間　月〜金　10:00〜17:00お客様都合によるご注文後のキャンセル・返品はお受けしておりませんのでご了承下さい。	50,756円
洋書 Paperback, Learning Bayesian Models with R: Become an expert in Bayesian Machine Learning methods using R and apply them to solve real-world big data problems Glomarket	* We ship internationally, so do not use a package forwarding service. We cannot ship to a package forwarding company address because of the Japanese customs regulation. If it is shipped and customs office does not let the package go, we do not make a refund. 【注意事項】 * 特に注意してください。 * ・個人ではない法人・団体名義での購入はできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。・お名前にカタカナが入っている場合法人である可能性が高いため当店システムから自動保留します。カタカナで記載が必要な場合はカタカナ変わりローマ字で記載してください。・お名前またはご住所が法人・団体名義（XX株式会社等）、商店名などを含めている場合、または電話番号が個人のものではない場合、税関から法人名義でみなされますのでご注意ください。・転送サービス会社への発送もできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。 * ・注文後品切れや価格変動でキャンセルされる場合がございますので予めご了承願います。・当店でご購入された商品は、原則として、「個人輸入」としての取り扱いになり、すべてニュージャージからお客様のもとへ直送されます。・ご注文後、30営業日以内(通常2~3週間)に配送手続きをいたします。配送作業完了後、2週間程度でのお届けとなります。・まれに商品入荷状況や国際情勢、運送、通関事情により、お届けが2ヶ月までかかる場合がありますのでお急ぎの場合は注文をお控えください。・個人輸入される商品は、すべてご注文者自身の「個人使用・個人消費」が前提となりますので、ご注文された商品を第三者へ譲渡・転売することは法律で禁止されております。・関税・消費税が課税される場合があります。詳細はこちらをご確認下さい。	8,591円
【中古】【輸入品・未使用】Bayesian Networks: With Examples in R (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science) ムジカ＆フェリーチェ楽天市場店	【中古】【輸入品・未使用】Bayesian Networks: With Examples in R (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)【メーカー名】Chapman and Hall/CRC【メーカー型番】【ブランド名】Chapman and Hall/CRC【商品説明】Bayesian Networks: With Examples in R (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品を受付けております。こちらは海外販売用に買取り致しました未使用品です。買取り致しました為、中古扱いとしております。他モールとの併売品の為、完売の際はご連絡致しますのでご了承下さい。速やかにご返金させて頂きます。ご注文からお届けまで1、ご注文⇒ご注文は24時間受け付けております。2、注文確認⇒ご注文後、当店から注文確認メールを送信します。3、配送⇒当店海外倉庫から取り寄せの場合は10〜30日程度でのお届けとなります。国内到着後、発送の際に通知にてご連絡致します。国内倉庫からの場合は3〜7日でのお届けとなります。　※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。お電話でのお問合せは少人数で運営の為受け付けておりませんので、メールにてお問合せお願い致します。営業時間　月〜金　10:00〜17:00お客様都合によるご注文後のキャンセル・返品はお受けしておりませんのでご了承下さい。	42,178円
Bayesian Evolutionary Analysis with BEAST【電子書籍】[ Alexei J. Drummond ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞What are the models used in phylogenetic analysis and what exactly is involved in Bayesian evolutionary analysis using Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods? How can you choose and apply these models, which parameterisations and priors make sense, and how can you diagnose Bayesian MCMC when things go wrong? These are just a few of the questions answered in this comprehensive overview of Bayesian approaches to phylogenetics. This practical guide: ? Addresses the theoretical aspects of the field ? Advises on how to prepare and perform phylogenetic analysis ? Helps with interpreting analyses and visualisation of phylogenies ? Describes the software architecture ? Helps developing BEAST 2.2 extensions to allow these models to be extended further. With an accompanying website providing example files and tutorials (beast2.org/), this one-stop reference to applying the latest phylogenetic models in BEAST 2 will provide essential guidance for all users ? from those using phylogenetic tools, to computational biologists and Bayesian statisticians.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	7,263円
Enhancing Deep Learning with Bayesian Inference Create more powerful, robust deep learning systems with Bayesian deep learning in Python【電子書籍】[ Matt Benatan ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞＜b＞Develop Bayesian Deep Learning models to help make your own applications more robust.＜/b＞＜/p＞＜h2＞Key Features＜/h2＞＜ul＞＜li＞Gain insights into the limitations of typical neural networks＜/li＞＜li＞Acquire the skill to cultivate neural networks capable of estimating uncertainty＜/li＞＜li＞Discover how to leverage uncertainty to develop more robust machine learning systems＜/li＞＜/ul＞＜h2＞Book Description＜/h2＞Deep learning has an increasingly significant impact on our lives, from suggesting content to playing a key role in mission- and safety-critical applications. As the influence of these algorithms grows, so does the concern for the safety and robustness of the systems which rely on them. Simply put, typical deep learning methods do not know when they don’t know. The field of Bayesian Deep Learning contains a range of methods for approximate Bayesian inference with deep networks. These methods help to improve the robustness of deep learning systems as they tell us how confident they are in their predictions, allowing us to take more in how we incorporate model predictions within our applications. Through this book, you will be introduced to the rapidly growing field of uncertainty-aware deep learning, developing an understanding of the importance of uncertainty estimation in robust machine learning systems. You will learn about a variety of popular Bayesian Deep Learning methods, and how to implement these through practical Python examples covering a range of application scenarios. By the end of the book, you will have a good understanding of Bayesian Deep Learning and its advantages, and you will be able to develop Bayesian Deep Learning models for safer, more robust deep learning systems.＜h2＞What you will learn＜/h2＞＜ul＞＜li＞Understand advantages and disadvantages of Bayesian inference and deep learning＜/li＞＜li＞Understand the fundamentals of Bayesian Neural Networks＜/li＞＜li＞Understand the differences between key BNN implementations/approximations＜/li＞＜li＞Understand the advantages of probabilistic DNNs in production contexts＜/li＞＜li＞How to implement a variety of BDL methods in Python code＜/li＞＜li＞How to apply BDL methods to real-world problems＜/li＞＜li＞Understand how to evaluate BDL methods and choose the best method for a given task＜/li＞＜li＞Learn how to deal with unexpected data in real-world deep learning applications＜/li＞＜/ul＞＜h2＞Who this book is for＜/h2＞＜p＞This book will cater to researchers and developers looking for ways to develop more robust deep learning models through probabilistic deep learning. You’re expected to have a solid understanding of the fundamentals of machine learning and probability, along with prior experience working with machine learning and deep learning models.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	5,166円
Fundamentals of Bayesian Epistemology 1 Introducing Credences【電子書籍】[ Michael G. Titelbaum ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Bayesian ideas have recently been applied across such diverse fields as philosophy, statistics, economics, psychology, artificial intelligence, and legal theory. Fundamentals of Bayesian Epistemology examines epistemologists' use of Bayesian probability mathematics to represent degrees of belief. Michael G. Titelbaum provides an accessible introduction to the key concepts and principles of the Bayesian formalism, enabling the reader both to follow epistemological debates and to see broader implications Volume 1 begins by motivating the use of degrees of belief in epistemology. It then introduces, explains, and applies the five core Bayesian normative rules: Kolmogorov's three probability axioms, the Ratio Formula for conditional degrees of belief, and Conditionalization for updating attitudes over time. Finally, it discusses further normative rules (such as the Principal Principle, or indifference principles) that have been proposed to supplement or replace the core five. Volume 2 gives arguments for the five core rules introduced in Volume 1, then considers challenges to Bayesian epistemology. It begins by detailing Bayesianism's successful applications to confirmation and decision theory. Then it describes three types of arguments for Bayesian rules, based on representation theorems, Dutch Books, and accuracy measures. Finally, it takes on objections to the Bayesian approach and alternative formalisms, including the statistical approaches of frequentism and likelihoodism.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	3,177円
Case Studies in Bayesian Methods for Biopharmaceutical CMC【電子書籍】楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞The subject of this book is applied Bayesian methods for chemistry, manufacturing, and control (CMC) studies in the biopharmaceutical industry. The book has multiple authors from industry and academia, each contributing a case study (chapter). The collection of case studies covers a broad array of CMC topics, including stability analysis, analytical method development, specification setting, process development and optimization, process control, experimental design, dissolution testing, and comparability studies. The analysis of each case study includes a presentation of code and reproducible output. This book is written with an academic level aimed at practicing nonclinical biostatisticians, most of whom have graduate degrees in statistics.＜/p＞＜p＞? First book of its kind focusing strictly on CMC Bayesian case studies＜/p＞＜p＞? Case studies with code and output＜/p＞＜p＞? Representation from several companies across the industry as well as academia＜/p＞＜p＞? Authors are leading and well-known Bayesian statisticians in the CMC field＜/p＞＜p＞? Accompanying website with code for reproducibility＜/p＞＜p＞? Reflective of real-life industry applications/problems＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	8,945円
Bayesian Applications in Pharmaceutical Development【電子書籍】楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞The cost for bringing new medicine from discovery to market has nearly doubled in the last decade and has now reached $2.6 billion. There is an urgent need to make drug development less time-consuming and less costly. Innovative trial designs/ analyses such as the Bayesian approach are essential to meet this need. This book will be the first to provide comprehensive coverage of Bayesian applications across the span of drug development, from discovery, to clinical trial, to manufacturing with practical examples.＜/p＞＜p＞This book will have a wide appeal to statisticians, scientists, and physicians working in drug development who are motivated to accelerate and streamline the drug development process, as well as students who aspire to work in this field. The advantages of this book are:＜/p＞＜ol＞＜li＞Provides motivating, worked, practical case examples with easy to grasp models, technical details, and computational codes to run the analyses＜/li＞＜li＞Balances practical examples with best practices on trial simulation and reporting, as well as regulatory perspectives＜/li＞＜li＞Chapters written by authors who are individual contributors in their respective topics＜/li＞＜/ol＞＜p＞＜strong＞Dr. Mani Lakshminarayanan＜/strong＞ is a researcher and statistical consultant with more than 30 years of experience in the pharmaceutical industry. He has published over 50 articles, technical reports, and book chapters besides serving as a referee for several journals. He has a PhD in Statistics from Southern Methodist University, Dallas, Texas and is a Fellow of the American Statistical Association.＜/p＞＜p＞＜strong＞Dr. Fanni Natanegara＜/strong＞ has over 15 years of pharmaceutical experience and is currently Principal Research Scientist and Group Leader for the Early Phase Neuroscience Statistics team at Eli Lilly and Company. She played a key role in the Advanced Analytics team to provide Bayesian education and statistical consultation at Eli Lilly. Dr. Natanegara is the chair of the cross industry-regulatory-academic DIA BSWG to ensure that Bayesian methods are appropriately utilized for design and analysis throughout the drug-development process.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	8,278円
Probabilistic Finite Element Model Updating Using Bayesian Statistics Applications to Aeronautical and Mechanical Engineering【電子書籍】[ Tshilidzi Marwala ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞＜strong＞Probabilistic Finite Element Model Updating Using Bayesian Statistics: Applications to Aeronautical and Mechanical Engineering＜/strong＞＜/p＞＜p＞Tshilidzi Marwala and Ilyes Boulkaibet, University of Johannesburg, South Africa＜/p＞＜p＞Sondipon Adhikari, Swansea University, UK＜/p＞＜p＞＜em＞＜strong＞Covers the probabilistic finite element model based on Bayesian statistics with applications to aeronautical and mechanical engineering＜/strong＞＜/em＞＜/p＞＜p＞Finite element models are used widely to model the dynamic behaviour of many systems including in electrical, aerospace and mechanical engineering.＜/p＞＜p＞The book covers probabilistic finite element model updating, achieved using Bayesian statistics. The Bayesian framework is employed to estimate the probabilistic finite element models which take into account of the uncertainties in the measurements and the modelling procedure. The Bayesian formulation achieves this by formulating the finite element model as the posterior distribution of the model given the measured data within the context of computational statistics and applies these in aeronautical and mechanical engineering.＜/p＞＜p＞＜em＞Probabilistic Finite Element Model Updating Using Bayesian Statistics＜/em＞ contains simple explanations of computational statistical techniques such as Metropolis-Hastings Algorithm, Slice sampling, Markov Chain Monte Carlo method, hybrid Monte Carlo as well as Shadow Hybrid Monte Carlo and their relevance in engineering.＜/p＞＜p＞Key features:＜/p＞＜ul＞＜li＞Contains several contributions in the area of model updating using Bayesian techniques which are useful for graduate students.＜/li＞＜li＞Explains in detail the use of Bayesian techniques to quantify uncertainties in mechanical structures as well as the use of Markov Chain Monte Carlo techniques to evaluate the Bayesian formulations.＜/li＞＜/ul＞＜p＞The book is essential reading for researchers, practitioners and students in mechanical and aerospace engineering.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	13,882円
Modern Applied Regressions Bayesian and Frequentist Analysis of Categorical and Limited Response Variables with R and Stan【電子書籍】[ Jun Xu ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Modern Applied Regressions creates an intricate and colorful mural with mosaics of categorical and limited response variable (CLRV) models using both Bayesian and Frequentist approaches. Written for graduate students, junior researchers, and quantitative analysts in behavioral, health, and social sciences, this text provides details for doing Bayesian and frequentist data analysis of CLRV models. Each chapter can be read and studied separately with R coding snippets and template interpretation for easy replication. Along with the doing part, the text provides basic and accessible statistical theories behind these models and uses a narrative style to recount their origins and evolution.＜/p＞＜p＞This book first scaffolds both Bayesian and frequentist paradigms for regression analysis, and then moves onto different types of categorical and limited response variable models, including binary, ordered, multinomial, count, and survival regression. Each of the middle four chapters discusses a major type of CLRV regression that subsumes an array of important variants and extensions. The discussion of all major types usually begins with the history and evolution of the prototypical model, followed by the formulation of basic statistical properties and an elaboration on the doing part of the model and its extension. The doing part typically includes R codes, results, and their interpretation. The last chapter discusses advanced modeling and predictive techniquesーmultilevel modeling, causal inference and propensity score analysis, and machine learningーthat are largely built with the toolkits designed for the CLRV models previously covered.＜/p＞＜p＞The online resources for this book, including R and Stan codes and supplementary notes, can be accessed at sites.google.com/site/socjunxu/home/statistics/modern-applied-regressions.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	8,945円
Bayesian Precision Medicine【電子書籍】[ Peter F. Thall ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞＜strong＞Bayesian Precision Medicine＜/strong＞ presents modern Bayesian statistical models and methods for identifying treatments tailored to individual patients using their prognostic variables and predictive biomarkers. The process of evaluating and comparing treatments is explained and illustrated by practical examples, followed by a discussion of causal analysis and its relationship to statistical inference. A wide array of modern Bayesian clinical trial designs are presented, including applications to many oncology trials. The later chapters describe Bayesian nonparametric regression analyses of datasets arising from multistage chemotherapy for acute leukemia, allogeneic stem cell transplantation, and targeted agents for treating advanced breast cancer.＜/p＞＜p＞＜strong＞Features:＜/strong＞＜/p＞＜ul＞＜li＞Describes the connection between causal analysis and statistical inference＜/li＞＜li＞Reviews modern personalized Bayesian clinical trial designs for dose-finding, treatment screening, basket trials, enrichment, incorporating historical data, and confirmatory treatment comparison, illustrated by real-world applications＜/li＞＜li＞Presents adaptive methods for clustering similar patient subgroups to improve efficiency＜/li＞＜li＞Describes Bayesian nonparametric regression analyses of real-world datasets from oncology＜/li＞＜li＞Provides pointers to software for implementation＜/li＞＜/ul＞＜p＞＜strong＞Bayesian Precision Medicine＜/strong＞ is primarily aimed at biostatisticians and medical researchers who desire to apply modern Bayesian methods to their own clinical trials and data analyses. It also might be used to teach a special topics course on precision medicine using a Bayesian approach to postgraduate biostatistics students. The main goal of the book is to show how Bayesian thinking can provide a practical scientific basis for tailoring treatments to individual patients.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	8,604円
New Statistics for Design Researchers A Bayesian Workflow in Tidy R【電子書籍】[ Martin Schmettow ] 楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Design Research uses scientific methods to evaluate designs and build design theories. This book starts with recognizable questions in Design Research, such as A/B testing, how users learn to operate a device and why computer-generated faces are eerie. Using a broad range of examples, efficient research designs are presented together with statistical models and many visualizations.＜/p＞＜p＞With the tidy R approach, producing publication-ready statistical reports is straight-forward and even non-programmers can learn this in just one day. Hundreds of illustrations, tables, simulations and models are presented with full R code and data included.＜/p＞＜p＞Using Bayesian linear models, multi-level models and generalized linear models, an extensive statistical framework is introduced, covering a huge variety of research situations and yet, building on only a handful of basic concepts. Unique solutions to recurring problems are presented, such as psychometric multi-level models, beta regression for rating scales and ExGaussian regression for response times. A “think-first” approach is promoted for model building, as much as the quantitative interpretation of results, stimulating readers to think about data generating processes, as well as rational decision making.＜/p＞＜p＞＜em＞New Statistics for Design Researchers: A Bayesian Workflow in Tidy R＜/em＞ targets scientists, industrial researchers and students in a range of disciplines, such as Human Factors, Applied Psychology, Communication Science, Industrial Design, Computer Science and Social Robotics. Statistical concepts are introduced in a problem-oriented way and with minimal formalism. Included primers on R and Bayesian statistics provide entry point for all backgrounds. A dedicated chapter on model criticism and comparison is a valuable addition for the seasoned scientist.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	6,076円
The Oxford Handbook of Applied Bayesian Analysis【電子書籍】楽天Kobo電子書籍ストア	＜p＞Bayesian analysis has developed rapidly in applications in the last two decades and research in Bayesian methods remains dynamic and fast-growing. Dramatic advances in modelling concepts and computational technologies now enable routine application of Bayesian analysis using increasingly realistic stochastic models, and this drives the adoption of Bayesian approaches in many areas of science, technology, commerce, and industry. This Handbook explores contemporary Bayesian analysis across a variety of application areas. Chapters written by leading exponents of applied Bayesian analysis showcase the scientific ease and natural application of Bayesian modelling, and present solutions to real, engaging, societally important and demanding problems. The chapters are grouped into five general areas: Biomedical & Health Sciences; Industry, Economics & Finance; Environment & Ecology; Policy, Political & Social Sciences; and Natural & Engineering Sciences, and Appendix material in each touches on key concepts, models, and techniques of the chapter that are also of broader pedagogic and applied interest.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちらをクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。	7,718円