第1章 データを理解するために統計モデルを作る
第2章 確率分布と統計モデルの最尤推定
第3章 一般化線形モデル(GLM)―ポアソン回帰
第4章 GLMのモデル選択―AICとモデルの予測の良さ
第5章 GLMの尤度比検定と検定の非対称性
第6章 GLMの応用範囲をひろげる―ロジスティック回帰など
第7章 一般化線形混合モデル(GLMM)―個体差のモデリング
第8章 マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法とベイズ統計モデル
第9章 GLMのベイズモデル化と事後分布の推定
第10章 階層ベイズモデル―GLMMのベイズモデル化
第11章 空間構造のある階層ベイズモデル