測度・確率・ルベーグ積分―応用への最短コース

原 啓介【著】

講談社（2017/09発売）

• サイズ A5判／ページ数 160p／高さ 21cm
• 商品コード 9784061565715
• NDC分類 415.3
• Cコード C3041

出版社内容情報

データサイエンスも機械学習も確率論に支えられている。「測度という考え方」ではなく、「測度の使い方」をコンパクトにまとめた。道具として「測度」が必要な人のための一冊。情報科学・工学・自然科学に「使う」のに十分な内容をコンパクトにまとめ、ルベーグ積分のチェックポイントもわかりやすく示した。データサイエンス、機械学習の理解にも好適。

第0章　確率になぜ測度論が必要なのか―ルイス・キャロルの悩み
第1章　確率と測度
第2章　積分と期待値
第3章　収束と極限のおさらい
第4章　道具としての積分論：収束定理とフビニの定理
第5章　ラドン-ニコディムの定理と条件つき期待値
第6章　いろいろな不等式
第7章　確率論の基本


原 啓介［ハラ ケイスケ］
著・文・その他

内容説明

測度論的な確率論の内容をやさしく、コンパクトに解説。特に、確率論を「道具として」使うために参照されることを意識した。

目次

第０章　確率になぜ測度論が必要なのか―ルイス・キャロルの悩み
第１章　確率と測度
第２章　積分と期待値
第３章　収束と極限のおさらい
第４章　道具としての積分論：収束定理とフビニの定理
第５章　ラドン‐ニコディムの定理と条件つき期待値
第６章　いろいろな不等式
第７章　確率論の基本

著者等紹介

原啓介［ハラケイスケ］
博士（数理科学）。１９９１年東京大学教養学部基礎科学科第一卒業。１９９６年東京大学大学院数理科学研究科博士課程修了。立命館大学教授、株式会社ＡＣＣＥＳＳ勤務などを経て現在、Ｍｙｎｄ株式会社取締役（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

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[kaida6213]

わかりやすい。ほんとうの意味での詳しい証明は省かれているが、全体の筋道を示してくれているので、そもそも何で測度とか考えなくてはいけないのかとかが腹落ちできる。

2023/11/25

[ちぃ]

確率は有限測度の測度論に過ぎない。確率変数をとくに定義された有限の値の集合(測度のルベーク積分)として理解いたしました。次は関数解析学や数理ファイナンスの本を読みたいと感じました。

2023/04/07

[みるか]

測度論について丁寧に解説された本．類似の本は多く存在しているが，いずれも抽象的で分かりにくいのが個人的な印象だった．しかし本書では，数学を専門とする人ではなく，確率を扱うための道具として測度論が必要な人を対象としているため，入門書として最適だと思います．

2018/05/29

[wwb]

一応一通り目を通したが難しい。この本以外にも何冊か入門書を名乗る本を見たが、どの本でも最初の測度論で心が折れる。自分の場合はyoutubeに上がってる測度論の動画(英語)を視聴して、ようやく読み進めるだけの最低限の力を身に付けられた。

2021/12/31

[masayoshi361]

びみょう

2020/12/02