内容説明
※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
「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。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
トムトム
26
いちばんやさしい？に違いない。が！モヤモヤと分かったような分からないような。先に主観や経験の確率を設定してから計算する統計学。よく嘘をつく人を５：５で本当の事も言うと仮定して、今言っている事は本当か？みたいな。結果から５：５を修正してまた計算して、さらに精度の高い確率を導き出す。これからの統計学は、ベイズ統計（ベイジスト）が主流だそうなので、知っておかねば！2021/05/07
じょうこ
7
ベイズ統計一般向け本、３冊目にチャレンジ。今年発売の最新刊ということで選んだが、残念ながらちょっと期待外れ。概念として理解するのではなく、公式に当てはめていく。したがって記号が多い。具体例としてモンティホールや囚人問題が出てくるが、そもそも感覚的にわかりにくいのではないかな。後から出てくる消息をたった飛行機や沈没潜水艦を捜索する問題のほうが現実的で理解しやすかった。2021/04/19
yasu7777
3
★★★☆☆ 練馬3072-405 非常に分かりやすかった。2021/09/09
すいどん
2
AIや機械学習で使われているというベイズの定理。仕事上統計学を使うことがあるが、自分が使っている統計は古くてこの「ベイズのの定理」がモダンだと聞いたことがあった。今回自分にちょうど良さそうな本があったので読んでみた。 内容としては確率の話で統計的なことはあまり出てこない。だが、確率はあまり得意ではないので、自分にはちょうどよかった。 結果から原因を探るや事前確率はとりあえず主観でいいなど面白い。もうちょっと応用編を読んでみたくなった。2023/03/15
ばし
2
ベイズ統計は結果から原因を探し出す際に有用である。ベイズの定理説明に使用されたモンティ・ホール問題とベイズ更新の説明で使用された墜落飛行機の捜索の例は分かりやすかった。2021/05/09
