出版社内容情報
主に行動データの計算論モデルベース解析をその実例を交えながら初学者にもわかるよう丁寧に解説。人の行動パターンは複雑すぎるので計算論モデルを使って解析していくことが近道である。
本書は，主に行動データの計算論モデリングをその実例を交えながら初学者にもわかるよう丁寧に解説します。実例として，心理学や神経科学の実験課題として良く用いられる，ギャンブル課題における選択行動データを扱います。Rコードについても解説し，サンプルデータや読者自身のデータを解析することで計算論モデルベース解析の一連の流れを習得できる，実践的な手引きとすることを目指します。
第1章 計算論モデリングとは
第2章 計算論モデリングの基礎
第3章 強化学習モデルを用いたデータ解析の事例
第4章 パラメータ推定の実際
第5章 モデル選択
第6章 計算論モデリングに基づく統計分析
第7章 結果の解釈，モデルの統計的な性質の理解
第8章 強化学習モデルのバリエーション
第9章 計算論モデリングの課題と発展
付録A 数学的な補足
A.1 期待値
A.2 対数と指数関数
A.3 本書で用いる確率分布
A.4 コイントスに関する計算
A.5 WAIC
A.6 WBIC
A.7 周辺尤度のラプラス近似
A.8 信頼区間
A.9 正規分布モデルの事後分布
A.10 正規分布の周辺化
付録B R コード
B.1 Rescorla-Wagner モデルのシミュレーション
B.2 Q 学習のシミュレーション
B.3 MAP 推定
B.4 ベイズ推定によるQ 学習の推定
B.5 集団モデルのシミュレーション
B.6 階層ベイズ
B.7 WAIC, WBIC の計算
References
索引
片平健太郎［カタヒラ ケンタロウ］
著・文・その他
目次
基礎編（計算論モデリングとは；計算論モデリングの基礎；強化学習モデルを用いたデータ解析の事例）
実践編（パラメータ推定；モデル選択；計算論モデリングに基づく統計分析）
理論・発展編（結果の解釈、計算論モデルの統計的性質の理解；強化学習モデルの拡張・ベイズ推論モデル；計算論モデリングの課題と発展）
付録
著者等紹介
片平健太郎［カタヒラケンタロウ］
１９７９年福島県生まれ。名古屋大学大学院情報学研究科准教授。関心領域は、人間や動物の行動のモデリング、学習心理学、計算論的精神医学など（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）
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