出版社内容情報
「ベイズ統計」は、英国の数学者トーマス・ベイズ（1702～1761年）が提唱した統計で、「主観的な確率」も柔軟に利用できることが特徴です。この柔軟性が逆に多くの科学者に好まれず、200年以上もの長い年月、冬の時代を迎えることになります。しかし、時代はベイズ統計を忘れていませんでした。むしろ時代が進むにつれ、その柔軟性により活用の幅が広がっていきました。現代におけるベイズ統計の応用は、スパムメールの判定からビッグデータの分析まで、枚挙にいとまがありません。私たちが普段接する従来の統計学は「データ」が必要です。データがない状態では「議論できない」のです。これに対してベイズ統計は、事前のデータがない状態でも、仮定しつつ議論を進め、情報を得ながら確率を更新していける強みがあります。また、ベイズ統計は、結果から原因、未来から過去を探る際にも活躍します。つまり、ベイズ統計は歴史的にも計算の上でも、「未来が過去をつくる」分野なのです。このような冬の時代を経緯に持つ学術分野は、何もベイズ統計だけではありません。近年急激に台頭してきたAI（Artificial Intelligence：人工知能）も、かつて2度の冬の時代を経て、輝かしい現在を迎えています。
内容説明
本書は「ベイズ統計」がゼロから最速・最短でわかる本です。「ベイズ統計って何？」という初歩の初歩から、ビジネス現場での応用例までしっかり理解できます。「意思決定の最強ツール」であり、「いまどきの統計」でもあるベイズ統計の世界を私と一緒に旅しましょう！
目次
第１章 「ベイズ統計」って何だろう？（基礎知識１ 「統計」って何だろう？；基礎知識２ 「ベイズ統計」は変化する確率を扱う ほか）
第２章 「集合」と「確率」の記号「超」入門（具体例で「集合」と「確率」の「記号」に慣れよう！）
第３章 「条件付き確率」って何だろう？（「条件付き確率」だけはしっかり押さえる！；例題で「条件付き確率」に慣れよう ほか）
第４章 「ベイズの定理」を具体例で理解する（モンティ・ホール（Ｍｏｎｔｙ Ｈａｌｌ）問題 ドアを変更したほうがいい？変更しても同じ？
「Ｐ検査とＣウイルス問題」確率を求めるときは「前提条件」がとても大切 ほか）
第５章 「とりあえず」からはじめていい「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」（「理由不十分の原則」って何だろう？；「壺から玉を取り出したら青玉だった」問題 時間の流れが逆になっている場合はどうする？ ほか）
著者等紹介
佐々木淳［ササキジュン］
１９８０年、宮城県仙台市生まれ。東京理科大学理学部第一部数学科卒業後、東北大学大学院理学研究科数学専攻修了。防衛省海上自衛隊数学教官。数学検定１級、算数・数学思考力検定（旧ｉＭＬ国際算数・数学思考力検定）１級、Ｇ検定（ＪＤＬＡ Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｆｏｒ ＧＥＮＥＲＡＬ ２０２０＃ ２）取得。大学在学時から早稲田アカデミーで指導経験を積む。担当した中学２年生の最下位クラスでは、できる問題から「やってみせ」、反復演習「させてみて」、「ほめて」伸ばす山本五十六式メソッドで、自信をつけさせることに成功。開成・早慶付属校に毎年合格している選抜クラスの平均を超える偉業を達成。その後、代々木ゼミナールの最年少講師を経て現職。海上自衛隊では、数学教官としてパイロット候補生に対する入口教育の充実、発展に大きく尽力した功績が認められ、事務官等（事務官、技官、教官）では異例の３級賞詞を受賞する（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。
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