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意思決定分析と予測の活用―基礎理論からPython実装まで [単行本]

意思決定分析と予測の活用―基礎理論からPython実装まで [単行本]

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商品描述

意思決定分析と予測の活用―基礎理論からPython実装まで の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    予測を「作る」から「使う」へ。具体的な数値例、Pythonプログラミングを通して、手を動かしながら学ぶ!決定分析の基本と活用を中心に、効用理論、確率予測までを解説!リスクや不確実性がある中での意思決定に興味がある人に最適!
  • 目次

    第1部 序論
    第1章 意思決定における予測の活用
    第2章 決定分析の役割

    第2部 決定分析の基本
    第1章 決定分析の初歩
    第2章 Pythonの導入
    第3章 決定分析におけるPythonの利用
    第4章 期待値に基づく意思決定
    第5章 情報の量
    第6章 情報の価値

    第3部 決定分析の活用
    第1章 予測の評価
    第2章 コスト/ロスモデルと予測の価値
    第3章 決定分析の事例
    第4章 標準型分析
    第5章 逐次決定問題における予測の活用

    第4部 効用理論入門
    第1章 選好と効用関数表現
    第2章 期待効用理論

    第5部 確率予測とその活用
    第1章 確率予測の基礎
    第2章 確率予測の活用
  • 出版社からのコメント

    すさまじく丁寧な入門書! 決定分析の基本と活用を中心に、効用理論、確率予測までを解説。Pythonによる実装も併記した。
  • 内容紹介

    《予測を「作る」から「使う」へ》
    ・具体的な数値例,Pythonプログラミングを通して,手を動かしながら学ぶ!
    ・決定分析の基本と活用を中心に,効用理論,確率予測までを解説!
    ・リスクや不確実性がある中での意思決定に興味がある人に最適!

    【サポートページ】
    https://logics-of-blue.com/decision-analysis-and-forecast-book-support/

    【キーワード】
    ▼決定分析の基本
     決定問題・期待値・展開型分析・相互情報量・KL情報量・情報の価値
    ▼決定分析の活用
     予測の評価・コスト/ロスモデル・標準型分析・ベイズ決定・逐次決定
    ▼効用理論入門
     選好・効用関数表現・期待効用最大化の原理・vNMの定理・リスク態度
    ▼確率予測とその活用
     確率予測の基本・信頼度・ブライアスコア・ROC曲線・最適な決定方式

    【目次】
    第1部 序論
     第1章 意思決定における予測の活用
     第2章 決定分析の役割

    第2部 決定分析の基本
     第1章 決定分析の初歩
     第2章 Pythonの導入
     第3章 決定分析におけるPythonの利用
     第4章 期待値に基づく意思決定
     第5章 情報の量
     第6章 情報の価値

    第3部 決定分析の活用
     第1章 予測の評価
     第2章 コスト/ロスモデルと予測の価値
     第3章 決定分析の事例
     第4章 標準型分析
     第5章 逐次決定問題における予測の活用

    第4部 効用理論入門
     第1章 選好と効用関数表現
     第2章 期待効用理論

    第5部 確率予測とその活用
     第1章 確率予測の基礎
     第2章 確率予測の活用
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(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)

    馬場 真哉(ババ シンヤ)
    2014年北海道大学大学院水産科学院修了。Logics of BlueというWebサイトの管理人
  • 著者について

    馬場 真哉 (ババ シンヤ)
    Logics of Blue(https://logics-of-blue.com/)というWebサイトの管理人

    著 書
    『RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』(講談社,2019年)
    『平均・分散から始める一般化線形モデル入門』(プレアデス出版,2015年)
    『時系列分析と状態空間モデルの基礎:RとStanで学ぶ理論と実装』(プレアデス出版,2018年)
    『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書』(翔泳社,2018年)
    『R言語ではじめるプログラミングとデータ分析』(ソシム,2020年)

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