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本書では、さまざまなモデリング手法の基礎的な部分を解説するだけでなく、それらをどのように選択して使用すればよいか、そしてモデリングによって得られる結論について初学者が勘違いしやすい事項について丁寧に解説しています。
主な読者層は、「これからデータ分析を始める」、或いは「ある種の分析で結果を出すことはできるが、それが何をやっていることになるのかがモヤモヤする」といった初学者・初級者です。
通常データ分析の文脈では言及されない（しかし重要な）種々の数理手法についても解説することで、ある程度モデリングに慣れた読者が読んでも楽しめる内容を目指しました。
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Posted by ブクログ
プライベートでも仕事でも、何らかのデータを解析する必要がある場面は結構あります。データを解析する際には、必ず何らかの数理モデルを仮定して分析を行うことになると思います。本書は、現代で用いられている非常に広範で多様な数理モデルに関して（かなり）網羅的にその特徴や概要を示して読者に明解な見通しを与える本です。
例えば誰かが何らかの（典型的には理工系の）大学の学科で何らかの学問を学ぶとして、数理的なモデルをデータにあてはめて現象を理解するというのはかなり普遍的な試みであると思います。簡単な例では、データの平均や分散を求めるというのもその一例にあたると思います。各分野しか知らなければその知識はその体系の中で閉じてしまうことになると思いますが、本来数理的なモデルというものは適応範囲内においては非常に効果的な威力を発揮するものです。本書が名著である点は、種々の数理モデルを分野横断的かつ網羅的に列挙し、それぞれその前提や特徴や有効範囲や注意すべき点などを明快なイラストとともに説明している点にあります。いい本すぎる。
唯一読者が注意すべき点があるとすれば、各手法の"強み"の輪郭をはっきり浮き彫りにすることにフォーカスした本ではありますが、手法そのものを説明した本ではないということです。本書で紹介してる数理モデルはそれぞれ1モデルで1冊（あるいはそれ以上）の専門書による説明が必要なものが多く、実際のデータへの適応を検討する場合この本だけでは絶対に足りないでしょう。本書はあくまで極めて明確な見通しを得るための本であり、具体的な技術に関しての解説書ではないです。それはそれとしてめちゃくちゃいい本なので安心して買ってよいです。
Posted by ブクログ
本書では、数理モデルの全体像、数理モデルの具体例、数理モデル使用前後のプロセスについて解説されている。以下、本書の内容を簡単に要約する。
○ 数理モデルの分類方法
§ 目的による分類
□ 生成過程を知りたいときは理解指向型モデル、未知データの予測をしたいときは応用志向型モデル
§ 現象の確率的なばらつきに基づく分類
□ 決定論的なダイナミクスには微分方程式、ばらつきが大きい時は確率モデル
○ 数理モデルの具体例(マルサスモデル、自己回帰モデル、状態空間モデル、PCA、ニューラルネットワークなど基本的なモデルも網羅的に書かれているが、ここではなるほどとなったもののみ抜粋)
§ 待ち行列理論
□ 窓口の行列を確率的に表現したモデルをポアソン過程を仮定して作って、定常状態での待ち人数の確率分布を求めている
§ 多体系モデル
□ 社会的ジレンマ(個々が合理的な行動を取ると全員が損をする)が発生しても全体の協力が維持されるはなぜかを多体系モデルの枠組みで解明できるらしい
○ 数理モデル使用前後のプロセス
§ 問題目的を定義する
○ 数理モデルに何を期待するかを明確にする
§ モデルを決定する
§ パラメータ推定
○ 頻度論的な最尤推定とベイズ推定がある
○ 頻度主義とベイズの違いについて区間推定を例にして説明する。頻度主義では、真の値は定数であるとして、信頼区間の両端を確率変数と考える。ベイズ統計では、真の値が確率変数であるとして、信用区間の両端をパラメータであると考える。
§ 性能評価
情報量基準、交差検証、ヌルモデルを使った尤度比検定
Posted by ブクログ
データ分析やモデルについて俯瞰して書かれており、概要を広く理解できます（個々のお話はそんなに深くはないです）。
また、モデル作成時の注意点やノウハウも載っているので、データ分析や機械学習に携わる方にお勧めです。
文中で "If all you have is a hammer, everything looks like a nail" という諺が紹介されていました。
ハンマーしか持っていない人にとっては全ての問題が釘を打つ問題に見えてしまうというバイアスのことを表しているそうです。
そういう意味でも、広く知っておくことは大事なのかもしれません。
本文のデザインも、今まで読んだ技術解説書には無いくらい読みやすかったです。
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