意味がわかるベイズ統計学

200年以上前の数学者トーマス・ベイズが考え出したのが「ベイズ統計学」です。簡単にいえば、何かを予測する際、これまでの経験や情報、すでに起きた過去の事実などを材料とし、それらを数量化し、次々に加味していくことで予測（確率）の精度を上げようとするもので、明日の天気、株価、企業や人間の意思決定などを判断していく際に有効活用されています。 具体的な例題も豊富な本書は、「専門書はとっつきにくいけれども数式のない入門書では物足りない」「これから本格的に学んでいこう」という読者にとって最適な「入門書」です。 1章　きっかけは「ベイズの定理」 2章　ベイズの定理をマスターする 3章　ベイズで解く1　本当に病気なのか 4章　ベイズで解く2　潜水艦をどう探すか？ 5章　「連鎖の確率」を扱うベイジアン・ネットワーク 6章　「尤度」を理解するために 7章　ベイズ統計でよく使う「確率分布」とは何か 8章　確率分布の力を試してみよう 9章　便利な近似計算「マルコフ連鎖モンテカルロ法」を使ってみる