こちらのページではRを使った統計モデリングでおすすめの書籍や参考となるwebサイトを紹介していきます。
初心者向け
中級者向け
- 久保拓弥 (2012) 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. 岩波書店
- GLM、GLMM、ベイズなど幅広く統計モデリングについて解説しています。
- 清水裕士 (2014) 個人と集団のマルチレベル分析. ナカニシヤ出版
- Essential Statistics for the Behavioral Sciences Gregory J. Privitera
- 小杉考司・清水裕士 (2014). Mplus とR による構造方程式モデリング入門 北大路書房
- 回帰分析から混合効果モデリングをRとMplusで実行するコードについて解説しています。
- 潜在変数と観測変数、説明変数と目的変数という分類に基づき、さまざまな統計モデリングを網羅しています。
- Barr, D. (2021). Learning statistical models through simulation in R
- 混合効果について言及しています。
- オンライン版のみ。
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction (2nd edition). Springer
- 回帰分析や機械学習の手法などについて扱っています。
- オンライン上で読むことが可能。
- Gries, S. Th. (2021). Statistics for linguistics with R: A practical introduction (3rd edition). De Gruyter Mouton
- コーパスデータを例として扱った入門書となります。
- 混合効果や決定木分析などについても扱っています。
- Vasishth, S., Schad, D., Bürki, A., & Kliegl, R. (in progress). Linear mixed models in linguistics and psychology: A comprehensive introduction
- 視線計測や反応時間などの例を用いているものです。
- 書籍としては未完 (2024年3月)
- Fox, J., & Weisberg, S. (2019). An R companion to applied regression (3rd edition). Thousand Oaks, Sage Publications
- 一般化線型モデルについて分かりやすく書かれたものです。
- carやeffectなどのよく使うパッケージの例もあります。
- Gelman, G., Hill, J., & Vehtari, A. (2020). Regression and other stories. Cambridge University Press
- 回帰分析から統計的因果推論を網羅したものです。
- シミュレーションベースのベイズの考え方に基づいています。
上級者向け