恋する統計学[ベイズ統計入門]

概 要

ベイズ理論は、「ベイズの定理」という確率の計算式を根底にした考え方の総称です。コンピュータの発達とともに理論が普及し、近年ではスパムメールを的確に排除するアルゴリズムや人工知能などにベイズ理論が使われています。本書は、ベイズの理論と分析手法を学び、数学が嫌いな人でも楽しく学べる日本一わかりやすいベイズ統計の入門書です。計算過程を省略せずに解説するので、どうしてそうなるのかを根本から理解できます。

著者 金城俊哉
価格 本体1500円(税別)
ISBN 978-4-7980-5074-4
発売日 2017/12/20
判型 A5
ページ数 224
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目次

Chapter0 統計学とベイズ理論

01 統計的手法について

Chapter1 ベイズの定理に基づく「ベイズの理論」とは

01 時代がベイズ理論に追いついた

コラム ベイズの没後埋もれてしまった定理が後に発見されることに

02 数学的な準備その1(順列)

03 数学的な準備その2(組合せ)

04 数学的な準備その3(反復試行の確率)

Chapter2 ベイズの定理

01 学習塾に入校する意思のある人は?(「ベイズ推定」の基本)

02 「この症状が出たらインフルエンザ?」をベイズの定理で解く

03 難病Xにかかっていることが検出された! 本当に信じていいの? (客観的なデータを扱う)

04 吸い殻は男性、それとも女性のもの?(残された資料についての推定)

Chapter3 ベイズの定理をもっと深く

01 チョコをくれた彼女が火星人である確率(主観的な値を事前確率にする)

02 その赤ワインを保管していたのはどのワインセラー?(事前確率が3つ以上の場合の推定)

03 最初に生まれたのは男の子、次に生まれるのが女の子である確率が知りたい(すべてに該当する場合に起こり得る可能性=確率の期待値)

04 3つに1つが2つに1つになった、どっちを選んだほうがトク?(モンティ・ホール問題)

05 情報を得たことで囚人Cが釈放される確率が上がってしまう?(三囚人の問題)

Chapter4 ナイーブ・ベイズフィルター

01 デートの誘いにOKしない彼女、僕への気持ちは冷めたの?(ベイズ更新の更新)

02 学習をしながら迷惑メールを振り分ける

(ナイーブ・ベイズフィルター)

Chapter5 ベイズ統計の基礎

01 確率と確率変数

02 確率密度関数

03 ベイズの定理をもっと深く

コラム 「事後分布∝θ2」と「事後分布∝(1?θ)θ2」の比例定数を求める

04 コイン投げから天体観測まで、すべての事象は「正規分布」する

05 正規分布を使った高度な推定

06 新薬は本当に効くのか?

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