意思決定分析と予測の活用

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!

【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

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馬場 真哉
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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