出版社内容情報
ベイズ統計学の立場から，分布論および回帰モデル，分類・判別モデル等モデル選択について例を用いて明快に解説。〔内容〕確率／確率変数／典型的な確率分布／統計的推論／線型回帰モデル／分類・判別モデル／統計的モデルの選択／他
【目次】
1. 確率
1.1 確率空間
1.2 条件付確率・独立性
2. 確率変数
2.1 確率変数の定義
2.2 分布関数，確率関数，密度関数
2.3 確率変数の独立性
2.4 条件付確率（確率変数による条件づけ）
2.5 確率変数の期待値
2.6 特性関数，積率母関数
2.7 確率変数の変換
3. 典型的な確率分布
3.1 典型的な１次元離散分布
3.2 典型的な１次元連続分布
3.3 典型的な多次元離散分布
3.4 典型的な多次元連続分布
4. 統計的推論
4.1 統計的推論の枠組
4.2 統計的推論
4.3 統計的推論の典型的な例（１）
4.4 統計的推論の典型的な例（２）
5. 逐次推論
5.1 逐次推論
5.2 逐次推論の例
6. 線形回帰モデル
6.1 線形回帰モデル
7. モデルの選択
7.1 統計的モデルの選択
8. 分類・判別モデル
8.1 分類・判別モデル
9. 問題の解答
10. 参考書
11. 索 引
内容説明
統計学とは、不確実性の下での推論、判断、意思決定をいかに行うべきかを研究する学問であるということができる。統計学の理論を、ベイズ統計学の立場から、首尾一貫した形で論述することが、本書における著者の意図である。
目次
第１章 確率
第２章 確率変数
第３章 典型的な確率分布
第４章 統計的推論
第５章 逐次推論
第６章線形回帰モデル
第７章 モデルの選択
第８章 分類・判別モデル
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