正誤表（伊庭）

伊庭執筆の部分の初刷り正誤表（刷りで訂正の箇所）

※重要な修正については，サポートページ本体に解説しました

（初刷り・2刷り）

平均値から個性へ

p.12 下から5行目

τ

→δ

階層ベイズ講義

p.138 上から9行目

p.139 下から4-5行目

p.140 上から9行目

p.142 下から11行目

ローカルトレンドモデル

→平滑化トレンドモデル

（初刷り）

平均値から個性へ

p.12 6行目-7行目

異なるp*(m)を用いた同様の方法

→ 同様の方法

p.16 ２行目

詳しくは久保氏の解説に引用されている文献

→ 詳しくはp.36からのコラム記事および久保氏の解説に引用されている文献

p.17 下から3行目－2行目

本書で扱ったようなベイズモデリングは・・「因果推論」とはいまひとつである．

→ 削除

〈コラム〉「平均値から個性へ」の例を試してみる

p.18 タイトルを除いて3行目

解説の中のモデル

→ 解説の中の事前分布(5)を用いたモデル

〈コラム〉「個性」とパラメータの推定

p.36 下から6行目-5行目のカッコ内

（切片のグループ差がもっと大きくなれば，

全体にあてはめた直線が負の傾きを持つこともありえます）

→

（図1ではグループによって観測点のxの値が違っている効果も

含まれていますが，同じxの値で観測した場合でも，グループ差

を無視することで相関係数が小さくなります）

階層ベイズ講義

p.112 下から11行目

が推論の目標になる．

→ が推論の目標になる．ただしp(z|x)はp(y|x)と同じ分布をあらわす．

p.120 下から4行目

すなわち，本当に関係がない場合

→ 本当に関係がない場合

p.121 下から6行目

2乗誤差の意味で

→ （注9の変換後の）2乗誤差の意味で

p.141の下から10 行目

ガウス型確率場あるいは正規確率場という

→ ガウス型マルコフ確率場（GMRF)という

p.141の下から5行目

p.142の下から10行目

ガウス型確率場

→ ガウス型マルコフ確率場

p.142の下から1行目

p.147の下から4行目

p.148の下から9行目

p.148の上から 2行目

ガウス場

→ ガウス型

p.154 下から5-6行目

マルコフ状態モデル(Markov State Model, MSM)

→ マルコフモデル(Markov Model)

p.155 上から10行目

マルコフ状態モデル

→ マルコフモデル

p.160 上から1行目

「ここで，積分・・は多重積分を示す」

→ 削除

p.160の上から2行目

「完全尤度」

→「完全尤度（厳密には直接尤度・観測データの尤度）」

p.160の下から8-9行目

「で条件付けたときに」

→ 「の値を与えたときに」

p.160 下から8行目

「その場合もほぼ同様に扱える」

→ 「その場合はqをq(y_i)とすればよい」

p.162 下から2行目

「果たしていることになる．」

→「果たしていることになる（ただし，回帰分析の設定では説明変数の分布が必要になる）．」

※下から6行目「ではないか」のあとの改行をとって場所を作る

p.164 下から8行目

「（たとえばStanに使われているハミルトニアンMCMC）」

→ 削除

p.164 下から7行目

可能になるわけである

→ 可能になる（ただし実際にそれが有用か否かはまた別である）

p.166 下から9行目

これは，

→ これは，p(z|x)がp(y|x)と同じ分布の密度関数だとして，

p.168 上から１行目-2行目

「各グループのメンバーが１つずつなので」

→「分散σ^2（あるいは各選手の打席数）を一定とすると」