MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)のおすすめ本ランキング10選！

MCMCは「マルコフ連鎖モンテカルロ法」の略で、統計モデリングでとてもよく使われている手法の1つです。

この記事では、MCMCについての知識を深めて実生活に役立てたい人向けに、「MCMCのおすすめ本」を紹介します。

MCMCの本を探している人はぜひ参考にしてください。

MCMCのおすすめ本ランキング10選！

MCMCのおすすめ本を10冊ご紹介します。

ゼロからできるMCMCマルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門

「ゼロからできるMCMCマルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門」は、MCMCの基礎から実践までをていねいに解説している本。

「モンテカルロ法とは何か」という基礎から始めて、情報科学や物理学への応用のしかたまで、マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎的なアイデアについて、実例に基づいて詳しく解説されています。

この本一冊を読むだけで正しい考え方に基づいて自分でプログラムを書けるようになることを目標に書かれているので、ゼロからMCMCの習得が必要な人におすすめの本です。

StanとRでベイズ統計モデリング

「StanとRでベイズ統計モデリング(WonderfulR)」は、フリーソフトであるStanを用いる実際のデータ解析を解説した本。

Stanで記述する階層モデル及び状態空間モデルや、解析者の問題にあわせたオーダーメイドの拡張など、Stanを介した統計モデリングについて詳しく解説されています。

Stanを使ったベイズモデリングの最高峰の入門書なので、学部生や院生でStanを初めて使うような人におすすめの本です。

データ分析のための数理モデル入門本質をとらえた分析のために

「データ分析のための数理モデル入門本質をとらえた分析のために」は、数理モデル全体が有機的に繋がって見えるような「横糸的な」理解を可能にする、全く新しい入門的な本。

さまざまなモデリング手法の基礎的な部分の解説や、それらをどのように選択して使用すればよいかなど、データ分析において必須のステップを分野を跨いで詳しく解説されています。

これからデータ分析を始めるなど初学者・初級者を想定した内容なので、データ分析をこれから深めたい意欲的な人におすすめの本です。

データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC

「データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC」は、統計モデルの基本となる考えかたを紹介している本。

一般化線形モデルの基礎や、RとWinBUGSの具体例を用いた階層ベイズモデル化する方法など、統計モデルと実際のデータ解析について詳しく解説されています。

異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考え方が説明されているので、現象を数理モデルで表現するのが必要な人におすすめの本です。

基礎からわかる時系列分析 Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルター

「基礎からわかる時系列分析 Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルター」は、時系列データの分析（時系列分析）の進め方を、基礎から説明している本。

時系列分析の探索的な方法である移動平均に基づく方法や、 確率的な方法である状態空間モデルに基づく方法など、数式の意味やコードへの落とし込み方について詳しく解説されています。

応用的な話題についてもカバーされているので、時系列分析を初めて試みる人はもちろん、すでに携わっている人など、様々なレベルで時系列分析の理解が必要な人におすすめの本です。

やさしいMCMC入門 有限マルコフ連鎖とアルゴリズム

「やさしいMCMC入門 有限マルコフ連鎖とアルゴリズム」は、有限マルコフ連鎖の基本理論と、確率的アルゴリズムに関する内容を扱う入門的な本。

マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法)、プロップ・ウィルソンアルゴリズム、焼き鈍し法(シミュレーテッド・アニーリング法)などについて詳しく解説されています。

多くの演習問題や例題を交えながらやさしく丁寧に解説されてるので、基礎から学んでいきたい人におすすめの本です。

社会科学のためのベイズ統計モデリング

「社会科学のためのベイズ統計モデリング」は、統計モデリングに始めて携わる人に向け丁寧に詳しく説明している本。

確率分布や、単純比較モデルなど、統計モデリングの考え方と使い方について詳しく解説されています。

初心者向けに書かれたものなので、統計モデリングについて一からじっくり学んで物にしたいような人におすすめの本です。

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

「実践DataScienceシリーズ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(KS情報科学専門書)」は、統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項が書かれている本。

brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方など、一般化線形モデル→一般化線形混合モデル→動的線形モデル)動的一般化線形モデルについて詳しく解説されています。

統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項について書かれてるので、大学生や、ソフトウェアエンジニアの人におすすめの本です。

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

「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」は、体系的に学べる格好の本。

Box-Jenkins法や、状態空間モデルなど、分析のフレームワークについて詳しく解説されています。

基礎から丁寧に解説しているので、分析のフレームワークを基礎から学びたいような人におすすめの本です。

ベイズ統計モデリング R,JAGS,Stanによるチュートリアル原著

「ベイズ統計モデリング R,JAGS,Stanによるチュートリアル原著」は、ベイズアプローチを用いた分析について、三部構成で解説している入門本。

ベイズ推論とモデル・確率の基礎的な考え方から、ベイジアンデータ分析とベイズアプローチのメリットなど、実際のデータにベイズアプローチを適用するまでの、導入・実践・報告までについて詳しく解説されています。

理論と実践のどちらかに偏ることなく、この一冊で導入から報告まで網羅されているので、より高度な分析へとステップアップが必要な人におすすめの本です。

Pythonによるベイズ統計学入門

「Pythonによるベイズ統計学入門」は、ベイズ統計学を基礎から理解し,Pythonでの実践法を解説した本。

PyMCによるベイズ分析や、マルコフ連鎖モンテカルロ法など、MCMCによるベイズ分析の実践例について詳しく解説されています。

基本的な内容を丹念に解説しているので、初学者や独学者のような人におすすめの本です。

まとめ

今回は、「MCMCのおすすめ入門本」について解説しました。

MCMCの仕組みを理解して、実務で高精度な統計モデルを構築しましょう。

では、また。