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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
|
| 1 |
中央図書館 | 0113466072 | 809.6/ヨ/ | 書庫1 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
関連資料
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1001001193705 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
会議の技法 チームワークがひらく発想の新次元 中公新書 |
| 書名ヨミ |
カイギ ノ ギホウ |
| 著者名 |
吉田 新一郎/著
|
| 著者名ヨミ |
ヨシダ シンイチロウ |
| 出版者 |
中央公論新社
|
| 出版年月 |
2000.2 |
| ページ数 |
235p |
| 大きさ |
18cm |
| 分類記号 |
809.6
|
| 分類記号 |
809.6
|
| ISBN |
4-12-101520-7 |
| 件名 |
会議・討論のしかた |
| 言語区分 |
日本語 |
| (他の紹介)内容紹介 |
ベイズ統計の基礎知識からベイズ統計モデリングまで、Pythonのプログラムをもとにわかりやすく解説した書籍です。前半ではベイズ統計の理解に必要な確率の説明からはじまり、ベイズ統計学、ベイズの定理、ベイズ推定の基本事項をわかりやすく解説。後半では線形モデルを例題として、MCMC法を用いたモデルの推定方法について解説します。 |
| (他の紹介)目次 |
第1章 開発環境の準備 第2章 Pythonプログラミングの基本 第3章 確率の基本 第4章 ベイズの定理とベイズ推定 第5章 確率関数 第6章 事後分布の推定方法 第7章 MCMC法の概要と診断情報 第8章 線形モデルの回帰分析 第9章 一般化線形モデルのベイズ推定 |
| (他の紹介)著者紹介 |
かくあき 東京工業大学工学部卒業後、同大学院理工学研究科を2012年に修了。学生時代から数値解析を中心にPython、MATLAB、Fortran、C、LISPなどのプログラミング言語を利用。Pythonの普及の一助となるべく、Udemyで講座を公開、KDPでの電子書籍を出版するなど情報発信(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) |
内容細目表
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