◆◆数式とコードの距離が近いJuliaで一生モノの考え方を身につけよう！◆◆
線形代数、微積分、最適化、確率・統計の基本的な計算から、
ハミルトニアンモンテカルロ法、階層ベイズ、状態空間モデルの原理までをていねいに解説！
第1章Juliaの基礎
1.3パッケージの利用
2.1ベクトル・行列計算
2.3統計量と確率分布のパラメータ
2.6最適化によるカーブフィッティング
3.1表を使った確率計算
3.2式を使った確率計算
3.3連続値における周辺分布と条件付き分布
3.4確率的試行のシミュレーション
4.2Juliaでの確率分布の扱い
4.5統計モデルの設計
第5章統計モデリングと推論
5.1ベルヌーイモデル
5.3ロジスティック回帰モデル
第6章勾配を利用した近似推論手法
6.1なぜ勾配を利用するのか
6.3ハミルトニアンモンテカルロ法
第7章発展的な統計モデル
7.2階層ベイズモデル