ベイズ統計ってなに?

統計学は「実学」だ!

「頻度論」と「ベイズの理論」

ベイズ理論はなにを扱う?

ベイズ統計を発展させた人たち

天気予報の問題

モンティ・ホール問題

難病Xの疑い

理由不十分の原則

「ベイズ統計」は、最近、統計学やデータ解析の分野で名が知られるようになってきたテーマです。ベイズ統計が迷惑メールフィルターに応用されていることを知っている人もいるでしょう。従来の統計学が「頻度論」をベースにしているのに対し、ベイズ統計は「確率論」をベースにし「融通がきく」「経験を生かせる」という2つの大きな特長があります。本書ではベイズ統計のキホンから、ベイズ統計を従来の統計学と融合し、ベイズ統計で正規分布データをあつかう方法まで解説します。
■目次:
第1章 「ベイズ統計」ってなんだろう?
第2章 確率の「4つの基本」を押さえよう
第3章 「ベイズの定理」を理解しよう
第4章 「ベイズの定理」を応用しよう
第5章 「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」を理解しよう
第6章 「ベイズ統計学」を理解しよう
第7章 正規分布データをベイズ統計で分析する