内容説明
ベイズ統計学の入門的解説書。従来の統計学である「フィッシャー‐ネイマン‐ピアソン理論」にも配慮しつつ、ベイズ統計学の見方・考え方を、さまざまな具体例を取り上げながら、数理的側面からやさしく丁寧に解説。適宜設けられた囲み記事に、関連トピック、およびさらなる発展的話題が取り上げられ、参考文献も充実している。
目次
１ 標本理論入門
２ ベイズ統計学の基礎
３ 事前分布の選び方
４ 統計的決定と情報の価値
５ 無情報的事前分布の応用
６ 統計的情報
７ ベイズ更新と逐次仮説検定
８ ギブス・サンプリングによるＭＣＭＣのベイズ統計学への応用
著者等紹介
松原望［マツバラノゾム］
１９４２年東京都に生まれる。１９６６年東京大学教養学部基礎科学科（数学コース）卒業。１９７２年スタンフォード大学大学院統計学博士課程修了（Ｐｈ．Ｄ．）。旧文部省統計数理研究所入所、筑波大学社会工学系助教授、エール大学客員研究員、東京大学教養学部教授、同大学大学院総合文化研究科教授、同大学大学院新領域創成科学研究科教授、上智大学教授を経て、聖学院大学大学院教授（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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鱈内
3
良い本。何が良いかというと、歴史的なエピソードが色々書いてあって、元々知ってることでも普通におもしろい。ベイズの理論というのは本書52ページの(a)~(g)みたいにたくさんの柱からなっているんだけど、それを偏りすぎず均等に説明するという立場も良い。巻末の文献リストが超いい。あと実データの例が多い。 ただし誤植も多い。「事後期待損失最小ならばベイズ」みたいなすごく大切な定理のステートメントすら間違ってたりして悲しい。悲しいけど全体的には良い。（あと、色々な用語の訳が一般的ではない気もする。縮減とか情報数とか2014/02/20
Sean
2
著者の自己満足感がすごい&古い本でした。2014/07/20
一索
0
ベイズ統計に関して，頻度論と比較しながら論理展開をしていて分かりやすく，コラムも充実していて面白かった. 訳語に関しては，馴染みの無いものが幾つか見られた.意味的に正しいとしても，通説的な訳語と対応が不明瞭なので，英語で元の語も書き添えて欲しかった.2015/12/26
as_bayesian
0
記述ミスや例題の答えに間違いなどあって雑な印象は否めないが、 ベイズ統計の歴史を追えるので、内容的には面白かった。2011/10/25
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