ベイズを勉強してみたいと思って本を探していたら、こちらの「RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」がわかりやすいと評判だったので買ってみた。
自分はRはほとんど書いたことがないのだが、それでもこの本はわかりやすかった。
構成
この本の前半はプログラムを書くよりむしろベイズ統計モデリングの理論的な側面に重点をおいて説明されている。最初に中学・高校あたりで習う確率の知識をさらっと復習したあとに確率分布、ベイズ統計、そしてマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の説明がある。
そしてRの簡単な説明をはさんで、実践編として
- 一般化線形モデル
- 一般化線形混合モデル
- 状態空間モデル
を実際に試してみるという構成になっている。ガチガチの専門書のようにMCMCのアルゴリズムが数式をふんだんに使って説明されているわけではなく、むしろアルゴリズムが何をしたくてこのようなことをやっているかという点が詳しく説明されている。
実践編ではシンプルな一般化線形モデルから具体的なデータセットを用いた演習が始まり、一般化線形混合モデル、状態空間モデルへと展開されていく。話の流れとしては前のものをどんどんと拡張していくという方向へ向かっていくので、ここの章の内容まででは表現できなかった部分がうまくモデリングされていく過程を実体験することができ、読んでいて飽きない。
また、実践編ではRを使ってチュートリアルのように自分で手を動かすことができる。自分は普段、データ分析を行う際にはPythonを使うため、Rはほとんど初心者であるが、RはJupyter Notebookでも使えるので環境の構築は簡単だった。一つ大変だったのはグラフの大きさをなかなか変えられなかったくらいだと思う。グラフの大きさを変えても一番外枠の大きさは変わらず、その中でグラフのアスペクト比だけが変わってしまって大変だった（伝われ）。
この本を読み終わって思ったのだが、この本のあとに久保拓弥先生の緑本を読むといいかもしれない。
この本もRを使っている本(ただしMCMCの実験にはStanではなくWinBUGSというソフトウェアを使っている)であるが、少し馬場先生の本と比べると専門色が濃く、馬場先生の本では詳しくは説明されていなかった過分散が詳しく説明されている他、階層ベイズモデルまで説明されている。自分も何回か読んだはずなのだがそこまで内容を覚えていないのでこの機会にもう一度読み返してみようかななどと思っている。