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18世紀に生まれたベイズ統計学は、あらゆるものを数値化できる実用性が見直され、近年注目を浴びている。統計学は数学が苦手では理解できないものとされ、実際に計算する際は確かにそうであるが、基本のしくみを知るだけでも有益で人を選ばない。本書では理論や計算を最大限イラスト化し、日常生活に即した親しみやすい実例を挙げ、やさしく解説する。話題の先端科学に触れたいという知的好奇心に応えるイラスト図解シリーズ第１弾。
〔本書の特色〕
◇より実学に即したトピックの充実
日常の簡単な例から今をとらえた最新トピックまで、ベイズ統計が社会のどんな場面で用いられているかを、わかりやすく項目立て。ベイズ統計の考え方を生活からビジネスまで幅広く役立てることができる。
◇平易さ、親しみやすさを重視
より平易に「かけ算」「わり算」から無理なくベイズ統計を理解できるよう構成。また、身近な表計算ソフトEXCELを通して、PCやAIとベイズ統計がリンクしていることを知る。
◇専門性も備え、内容充実
ベイズ統計を理解するために必要となる専門用語・用法・トピックをしっかり押さえ、キーワード解説を随所に設置。
◇最新先端科学トピックとのリンク
「AI（人工知能）」「ディープラーニング」「自動運転（自律走行）」など、先端科学でトピックとなっている今日的な話題も網羅し、ベイズ統計との関係を具体的に紹介。
◇練習問題にもトライ
各章末には練習問題を設け、曖昧になりがちなベイズ統計の学びをより定着させ応用できることを目指す。また、コラムやマンガなどでリズムよく読み進めるためのタイムブレイクも設定。
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やさしく知りたい先端科学シリーズ１
ベイズ統計学
松原 望 著
内容紹介
数学が苦手でも、文系でも、今すぐ基本を知りたい人に――最もやさしく、わかりやすいベイズ統計のしくみ
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目次
はじめに
◇CHAPTER１ ベイズ統計学の紹介
ベイズで磨く直感と感性
夢や期待を数字にしてみた
幸運の組み合わせは何通りか
キモチを確率する
ベイズ推定で想定する
ベイズの定理で世界を知る
練習問題
◇CHAPTER２ ベイズ統計学で人工知能入門
四則演算でOK！
キモチとは文系？理系？ その両方
キモチがフィット、心はシグモイド関数
有利・不利の「スコア」を定める
量的なエビデンスへの応用
練習問題
◇CHAPTER３ ベイズ統計と確率分布
ベイズ統計学の７つの道具
パラメーター
事前分布
事後分布
ポアソン分布に対するベイズ推論
正規分布に対するベイズ推論
階層モデル（ハイアラーキ型）
練習問題
◇CHAPTER４ ベイズ統計学の応用と具体的実例
因果のネットワーク
あなたもベイズ探偵！
医学的意思決定判断
あやめのベイズ判別
判別分析でワイン・テイスティング
練習問題
◇CHAPTER５ 運動と制御とベイズ統計学
ナビゲーション・システム
運動方程式と観測方程式
カルマン・フィルターのアルゴリズム
自動運転
意思決定
練習問題
◇CHAPTER６ ベイズ統計学 まとめと発展
学習の心構え
研究課題
LESSON
おわりに
さくいん
参考書籍もっと見る
著者紹介
※著者紹介は書籍刊行時のものです。［著］松原 望（マツバラ ノゾム）
1942年東京生まれ。1966年東京大学教養学部卒業、スタンフォード大学大学院統計学博士課程修了（Ph.D.）。文部省統計数理研究所研究員、筑波大学社会工学系助教授、東京大学教養学部教授、東京大学大学院総合文化研究科・教養学部教授、上智大学外国語学部教授を経て現在、聖学院大学大学院政治政策学研究科教授、東京大学名誉教授。著書『統計学入門（基礎統計学I）』（東京大学教養学部統計学教室編、東京大学出版会）、『入門確率過程』『入門統計解析』『入門ベイズ統計』（以上、東京図書）、『図解入門よくわかる最新ベイズ統計の基本と仕組み』（秀和システム）、『社会を読み解く数学』（ベレ出版）など多数。もっと見る
動画
訂正のお知らせ
2017年12月刊行の『ベイズ統計学（やさしく知りたい先端科学シリーズ１）』に誤りがありました。訂正してお詫び申し上げます。
訂正内容につきましては、こちらをご参照ください。
>>>PDF：111KB
>>>PDF：80.5KB
訂正内容につきましては、こちらをご参照ください。
>>>PDF：111KB
>>>PDF：80.5KB
