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2019/11/18掲載・執筆・登壇

「たのしいベイズモデリング2」-11月18日発売書籍に弊社開発本部 岡律子が執筆した事例が掲載されています

書誌情報

タイトル
たのしいベイズモデリング2: 事例で拓く研究のフロンティア
編著者
豊田 秀樹
出版社
北大路書房
内容紹介・目次(amazonより)
国内の若手研究者が、身近で親しみやすい話題でベイズモデリングの魅力を伝えるデータ分析事例集の第2弾。自由なモデリングを可能とするベイズ統計では、心理学を含め人間行動を扱う学問領域においてもその広がりを見せている。
今回は、心理に限らず工学やビジネスなど、より幅広い領域の関心を惹きつける内容構成。

第1章 チョコボールでエンゼルが当たる確率のベイズ推定
―多項分布と幾何分布を用いたカウントデータのモデリング
第2章 正直に回答しづらい違法行為の経験率の推定
―アイテムカウント法
第3章 本当のこと,教えてもらいます!
―ランダム回答法
第4章 聞きづらい行為を他のみんなはどれくらいしているか
―Aggregated Response法
第5章 樹木の直径と高さとの関係のモデリング
第6章 男子プロテニスプレイヤーの強さモデリング
第7章 SNSではどのような自分語りが許されるのか?
第8章 統計モデリングで挑む「物語」
―展開する作品構成の確率モデルで鑑賞者の反響を予測する
第9章 練習テストのフィードバックの効果のメタ分析
―生成量を用いた平均効果量と優越率の評価
第10章 え! そっちに入れるんですか?
―伸縮する政策空間における有権者の投票行動モデリング
第11章 なんとなく?このブランドが好き
―分散を構造化したブランド評価モデル
第12章 悲しい時こそ笑顔?
―心理学からの証拠の再考察
第13章 意外と他人は気にしてない
―透明性の錯覚に与える解の既知性の影響
第14章 歯医者さんに通うのはお好きですか?
―サービスの受け手による価値共創の実践
第15章 物理を学べば船が水に浮かぶ理由を説明できる?
―多項分布を用いた浮力の理解度と演繹的推論のモデリング
第16章 消費者トレンドをつかまえろ
―Web検索量時系列データの動的因子分析
第17章 抑うつを調べるための4つのツールを比較する
第18章 “覚えやすさ"の判断メカニズム
―項目反応ツリーモデルを用いた多段階評定データのモデリング
第19章 単一事例実験データへのマルチレベルモデルの適用

たのしいベイズモデリング2: 事例で拓く研究のフロンティアのイメージ

(岡が研究、執筆に携わった事例は第2章~第4章。)

ベイズ的アプローチとは、分析者がもっている知見を反映した確率(事前確率)を元に、得られたデータから新たな確率(事後確率)を導出する方法です。

つまり、ある事象に対して分析者が「これくらいだろう」と思っている確率をデータの情報で更新することで、その事象の確率を求めていきます。この特性は迷惑メールフィルタのアルゴリズムなど、様々な場面で用いられています。

この書籍の編著者である早稲田大学の豊田 秀樹教授は、ビッグデータの時代、有意差検定の代替としてベイズ的アプローチの有効性を提唱されています。

インテージでも、このアプローチを広告効果の推定などマーケティング課題解決に活用しています。

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