編集部から

○ベストセラー『基礎からのベイズ統計学』の手法を実践的な分析へと展開する待望の続刊．
○RとStanを駆使して「研究仮説が正しい確率」を直接計算．データに隠された豊かな知見を引き出す．

○編著者より
　本書では，ベイズ的アプローチを利用し，汎用的に有用な解析技法と個別の認知モデルという，一見あい反する事柄を紹介します．実験計画法や回帰分析など汎用的な技法を用いて，これまで大まかに分析されてきた認知モデルは，ベイズ的アプローチを利用することによって，個別の課題に対する精緻なモデルを比較的容易に構成できるようになります．
　本書で示すさまざまなモデリングの具体例は，読者の方々が直面している唯一無二の分析課題に対するモデリングに役立てていただけるでしょう．また本書では，プレート表現あるいはグラフィカルモデルなどと呼ばれるベイズモデリングの図的表現方法を紹介します．パスダイアグラムのようなグラフィカルな表現を併用することによって，モデリングが格段にやりやすくなります．さらに数式だけを利用した場合と比べて，構成したモデルを他の人に容易に理解してもらえるようにもなります．モデリング技法と合わせてぜひマスターして下さい．

執筆者一覧

豊田秀樹 （編著者．早稲田大学文学学術院教授）
久保沙織 （1，2，8，10，15，18章）　　　　池原一哉 （6，12，16，18章）
秋山　隆　（2，7，10，18章，付録A・B）　 拝殿怜奈 （2，10，18章）
長尾圭一郎 （5，9，17，18章）　　　　　　　磯部友莉恵 （2，3，4，14，18章）
吉上　諒 （11，13，18章）　　　　　　　　　　杉山啓太 （11，18章）
　（※　初刷の担当項目の記載に一部誤りがありました．）

目次

第1部：発展的な確率分布
　【さまざまな確率分布を利用した分析手法を紹介】
ガンベル分布／ワイブル分布／異質性を考慮した二項分布／フォン・ミーゼス分布／パレート分布／非対称正規分布

第2部：汎用的な解析技法
　【幅広い分野で応用可能なデータ解析技法を紹介．記述力の高い「プレート表現」を導入】
リンク関数／トピックモデル／隠れマルコフモデル／因子分析／項目反応理論／Best-Worst尺度法

第3部：認知モデル
　【心理学分野への展開．統計解析モデルに留まらないモデリングの表現】
カッパ係数／心理物理学／信号検出理論／BARTモデル／アイオワ・ギャンブリング問題

第4部：論文紹介
　【心理学・認知科学でプレート表現を利用した論文の紹介】
プレート表現の利用法と表現力を理解する14編の論文紹介

はじめての 統計データ分析

基礎からのベイズ統計学