出版社内容情報
専門書では難しいが、数式のない入門書では物足りない、これから本格的に学びたい読者にとって最適な、具体的な例題の豊富な入門書。
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?@ 本当に病気なのか
4章 ベイズで解く?A 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
【著者紹介】
立命館大学理工学部物理学科卒。金子システム研究所代表。現在、翻訳、各種ソフトウェアの開発およびサイエンスライターとして活躍中。アメリカの国立公園をこよなく愛する。著書に、『道具としての物理数学』『道具としての相対性理論』（以上、日本実業出版社）『Turbo PASCAL プログラミングテクニック』（JICC 出版局、現、宝島社）『物理学のための数学』（ベレ出版）などがある。
内容説明
２００年以上前の数学者、トーマス・ベイズが考え出した「ベイズ統計学」は、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る。そんなベイズ統計学を学んでいく上で、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くのに最適な「入門書」。
目次
きっかけは「ベイズの定理」
ベイズの定理をマスターする
ベイズで解く（本当に病気なのか；潜水艦をどう探すか？）
「連鎖の確率」を扱うベイジアン・ネットワーク
「尤度」を理解するために
ベイズ統計でよく使う「確率分布」とは何か
確率分布の力を試してみよう
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
著者等紹介
一石賢［カズイシケン］
１９５７年生まれ。立命館大学理工学部数学物理学科卒業。翻訳、各種ソフトウェアの開発およびサイエンスライターとして活躍中（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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