1. 統計的モデリングの考え方
2. 統計的モデル
3. 情報量規準
4. 一般化情報量規準 GIC
5. ブートストラップ情報量規準
6. ベイズ型情報量規準
7. 様々なモデル評価基準
1. 確率と確率変数
2. 確率分布と統計的モデル
3. 推定
4. AIC
5. 離散型確率分布モデル
6. 分割表解析モデル
7. 正規分布モデル
8. 回帰モデル
9. 分散分析のモデル
第I編
1. 物の動きを読む数理 - 情報量規準 AIC の導入とその効果 (赤池弘次)
2. 統計的推論とモデリング (赤池弘次)
3. 赤池弘次 著書・論文目録
第II編
1. 赤池情報量規準 AIC - その思想と新展開 (甘利俊一)
2. 情報量規準と統計的モデリング (北川源四郎)
3. 情報学における More is different (樺島祥介)
4. モデル選択とブートストラップ (下平英寿)
1. データを理解するために統計モデルを作る
2. 確率分布と統計モデルの最尤推定
3. 一般化線形モデル (GLM) - ポアソン回帰
4. GLMのモデル選択 - AICとモデルの予測の良さ
5. GLMの尤度比検定と検定の非対称性
6. GLMの応用範囲をひろげる - ロジスティック回帰など
7. 一般化線形混合モデル (GLMM) - 個体差のモデリング
8. マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法とベイズ統計モデル
9. GLMのベイズモデル化と事後分布の推定
10. 階層ベイズモデル - GLMMのベイズモデル化
11. 空間構造のある階層ベイズモデル
1. 線形回帰モデル
2. モデル選択規準
3. 多変量回帰モデル
4. 主成分分析
4. 判別分析
6. 正準相関分析
7. グラフィカルモデリング
1. 情報量規準によるモデル選択とその信頼性評価
2. 情報圧縮と確率的複雑さ - MDL原理
3. スタインのパラドクスと縮小推定の世界
A. 分布の検定とモデルの選択