本書は、一般読者を対象に、面白くてシンプルな実例を使って、ベイズ統計の基礎と活用法を解説する入門書です。本書をマスターすることで、読者は、不確実な事柄を数学でモデル化して、限られた情報の中でもよりよい選択を行えるようになります。高等な数学の知識は必要ありません。高校で学ぶ基本的な代数の知識があれば十分です。

●事例中心の解説
具体的な事例を解きながら解説していくので、達成感を得やすい
練習問題で理解を確認できる（解答は巻末に掲載）

●面白くてシンプルな事例
・夜に窓の外に見えた明るい光がUFOである確率を、すでに分かっている事柄と、世界について読者が信じている事柄に基づいて掘り下げる
・ハン・ソロが小惑星間飛行で生存できる確率をベイスの定理で理解する方法を探り、事前確率の理解を深める〔『スターウォーズ／帝国の逆襲』〕
・強情な親戚や陰謀論者と議論するのがなぜ時間の無駄なのか明らかにする
・健康診断でごくまれな病気と診断された場合、それはどの程度心配したらよいか

●本書の読者層
・一般読者→日常生活で出くわすさまざまな問題を数式で表現できるようになり、より良い選択や決定をおこなえるようになる
・技術者、プログラマ →下すべき決定を定量的にうまく評価する方法を多く学ぶことができる
・マーケティング担当者、セールスマン→A／Bテストをおこなうときや、顧客の行動を理解するとき、ビジネスチャンスの価値を評価するときに、本書の考え方を使うことができる

◆パートI 確率論入門
第1章 ベイズ的思考と日常の推論
第2章 確信のなさを測る
第3章 不確実さの論理
第4章 二項確率分布を作る
第5章 ベータ分布

◆パートII ベイズ確率と事前確率
第6章 条件付き確率
第7章 レゴを使ってベイズの定理を導く
第8章 ベイズの定理における事前確率、尤度、事後確率
第9章 ベイズ事前確率と確率分布の利用

◆パートIII パラメータ推定
第10章 平均化とパラメータ推定の入門
第11章 データの散らばり具合を測る
第12章 正規分布
第13章 パラメータ推定の道具――確率密度関数、累積分布関数、分位関数
第14章 事前確率によるパラメータ推定

◆パートIV 仮説検定――統計学の真髄
第15章 パラメータ推定から仮説検定へ――ベイズ的A／Bテストを設定する
第16章 ベイズ因子と事後オッズの導入――考えどうしを競わせる
第17章 トワイライトゾーンでのベイズ的推論
第18章 データに納得してくれないとき
第19章 仮説検定からパラメータ推定へ

付録A R入門
付録B 読みこなすのに必要な微積分
付録C 練習問題の答え