『データ解析のための統計モデリング入門』

久保拓弥　『データ解析のための統計モデリング入門』　岩波書店　2012.5　大学417Ku11d　公417Ku11

（参考文献）
1．カテゴリカルデータ解析入門　Agresti. An introduction to categorical data analysis, 2nd
2．時系列解析の実際II　赤池
3．Rで学ぶベイズ統計入門　Albert. Baysiana Computation with R　こー 417||A4 dl
4．ベイズ統計モデリング　安道　だ
5．bnerjee. Hierarchial Modeling and Analysis for Spatial Data
6．統計学：Rを用いた入門書　Crawley. Statistics: an introduciton using R
7．一般化線形モデル入門　Dobson. An introduction to generalized linear models
8．Faraway. Extending the linear model with R
9．Rによる空間データ統計分析　古谷　だこ
10．Gelfand. Hanbook of Spatial Statistics
11．Gelman. Baysian Data Analysis 2nd, 3rd
12．Gelman. Prior distributions for variance parameters in hierarchial models. Bayesian analysis 1: 515-533, 2006
13．Gliks. Markov Chain Monte Calro in Practice
14．予測にいかす統計モデリングの基本　樋口　こー 417||H56
15．プログラミングのための確率統計　平岡
16．統計理論入門　Hoel. Introduction to statistical theory
17．入門数理統計学　Hoel. Introduction to mathematical statistics, 4th
18．ベイズ統計と統計物理　伊庭
19．計算統計II　マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺　伊庭
20．カウントデータの統計解析　岩崎　だこ
21．生物学を学ぶ人のための統計のはなし　粕谷　だピンク本
22．時系列解析入門　北川　こ1Fー 417.6||Ki63
23．情報量規準　小西　だ
24．計算統計学の方法　ブートストラップ・EMアルゴリズム・MCMC　小西　だこ
25．Lee. Bayesian statistics: an introduction　dl
26．空間データモデリング　空間統計学の応用　間瀬　だ
27．Rプログラミングマニュアル　間瀬
28．これからはじめる統計学　蓑谷　こー 417||Mi46
29．統計分布ハンドブック（増補版）　蓑谷　朝倉
30．Rグラフィックス　Murrell. R Graphics
31． Murrell. R grahics, 2nd
32．生物学のための計算統計学　Roff. Introduction to computer-intensive methods of data analysis in biology
33．情報量統計学　坂元　だ
34．『Rグラフィックス自由自在』　ショーカー　シュプリンガー　2009.12　大学007.64Sa69　latticeパッケージ　Sarker. Lattice multivariate data visualization with R
35．Rデータ自由自在　Spector. Data manipulation with R
36．Sturz. R2WinBUGS: A Package for Running WinBUGS from R. Journal of Statistical Software 12: 1-16, 2005
37．ベイズ統計学とその応用　鈴木　だこ
38．地理空間データ分析（Rで学ぶデータサイエンス7）　谷村　だこ
39．統計学入門　基礎統計学1　東京大学
40．自然科学の統計学　東京大学
41．Venables. Modern applied statistics with S, 4th
42．グラフィックスのためのRプログラミング　ggplot2 入門　Wickham. ggplot2 elegant graphics for data analysis　だ

各章参考文献
1．　データを理解するために統計モデルを作る　

• リファレンス　27
• 作図　30,31,多変量　34,42
• 加工　35

2．確率分布と統計モデルの最尤推定

• 基本的統計学　39,40
• 確率分布・最尤推定法　28
• 確率分布を明示的に仮定しない統計解析　21（順序統計量を使った検定）
• 確率分布の意味を感覚的に　15
• 確率分布　29,英語版　wikipedia

3．一般化線形モデル　ポアソン回帰

• 教科書　7,原著第3版の第9章以降で、WinBUGSを使ったGLM階層ベイズモデルの推定
• 初心者　6
• Rのglm()の説明　41
• GLMの解析例　8

4．GLMのモデル選択　AICとモデルの予測の良さ

• AICの導出　33, 23
• AIC以外　24（交叉検証法、ブートストラップ情報量規準）

5．GLMの尤度比検定と検定の非対称性

• Neyman-Pearsonの枠組み・尤度比検定　17
• t分布F分布の小標本　16
• 尤度比検定・検定力　40
• ブートストラップ法による検定　32

6．GLMの応用範囲をひろげる　ロジスティック回帰など

• カウントデータの統計モデリング　1（第2版）
• ロジスティック回帰など　1
• 二項分布・ポアソン分布統計モデリング　20
• ガンマ分布のGLM　8

7．一般化線形混合モデル（GLMM）　個体差のモデリング

• 固定効果とランダム効果　16
• カウントデータのばらつきが負の二項分布と仮定するGLM　glm.nb()　41
• GLMM、線形混合モデルにおけるランダム効果のあつかいなど　8

8．マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法とベイズ統計モデル

• MCMC　19
• MCMCが統計学に持ち込まれた背景　18

9．GLMのベイズモデル化と事後分布の推定

• WinBUGS　WinBUGS User Manual
• ベイズ統計モデルの包括的教科書で手元にあると便利　11
• 数値的なギブスサンプリング手法　13
• R2WinBUGS 36
• ベイズ統計学の入門書　25,3

10．階層ベイズモデル　GLMMのベイズモデル化

• 情報抽出の仕組みとして見たベイズ的方法　37の第3章
• 一様分布を仮定する方法　12

11．空間構造のある階層ベイズモデル

• 空間統計モデリング　38,9
• CARモデル　5
• マルコフ確率場の詳細など　26,10
• WinBUGSのcar.normal()の詳細　GeoBUGS User Manual

最新のWinBUGSにはGeoBUGSが組み込まれている

• 時間構造や時間相関を考慮する時系列データモデリング　22,14