内容説明
“柔軟”に対応する事前確率を使うことで、ベイズ統計は、“あいまい”な人間の経験則や感性を取り込み、現実で使える情報を導き出す。ビジネスはもちろん、幅広い分野で活用が期待されるベイズ統計―。その基本と活用法を統計の基礎知識がなくてもわかるようにやさしく解説。
目次
序章 ＧｏｏｇｌｅもＭＳもベイズ統計！
１章 ベイズ統計の準備をしよう
２章 ベイズの定理とその応用
３章 ベイズ統計学の基本
４章 ベイズ統計学の応用
５章 ＭＣＭＣ法で解くベイズ統計
６章 階層ベイズ法もＥｘｃｅｌで
付録
著者等紹介
涌井良幸［ワクイヨシユキ］
１９５０年東京生まれ。東京教育大学数学科を卒業後、教職に就く。現在、千葉県立千葉大宮高等学校数学教諭を務め、コンピュータを活用した教育法や統計学の研究に専念（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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ぶう
9
マイクロソフトの元代表のビル・ゲイツ氏が「マイクロソフトの戦略はベイズ統計」と言ったとかでも有名なベイズ統計学。近年、ベイズ統計が更なる注目を浴びているのは、コンピュータの性能向上による機械学習、深層学習の進展も理由の一つであろう。データが不十分であっても主観的な確率を使って事前分布を設定でき、データを得るたびに更新していくという柔軟さもベイズ統計の強みであり、先の見通しがしづらいVUCAの時代に合っているのではないだろうか。今までとっつきにくかったベイズだが本書を読むことでかなり理解が進んだ。2023/08/02
まろにしも
9
【MCMCのメモ】 ①事後分布にしたがって疑似乱数をサンプリングする手法 ②確率変数の密度が関数値に比例するようにサンプリング（⇒モンテカルロ積分は平均値として算出できる） ③MCMCの一つであるメトロポリス方は、登りはスイスイ。降りはシブシブ（山頂部分で長く留まる⇒サンプリング密度が大きくなる）2020/07/26
父さん坊や
7
かっちりと理解できました。お世話になりました。2019/01/02
ykoro
5
ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀの時代に、さらに多用されるベイズ統計の話が分かりやすく具体的に書かれている。2013/12/19
Sean
4
データの例と計算結果をたくさん示していて分かりやすい。2016/09/20
