あらすじ
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【会話形式だから、絶対わかる！】
【統計学をわかりやすく教えてくれる涌井貞美氏が、「ベイズ統計」の基本を1冊にまとめました！】
「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。
「迷惑メールフィルター」や「検索エンジン」などに応用されていることを知っている人もいるでしょう。
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。
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Posted by ブクログ
ベイズ統計について、かなり原理的なレベルで理解できる書です。
何度も繰り返しポイントを復唱することで、ベイズ統計の考え方が、染み込みました。
今まで様々な書で、ベイズ統計に触れてきましたが、本書が一番かと思います。
自分はいままで古典統計しか親しみがありませんが、本書を機にベイズ統計の理解を加速できそうな気がします。
Posted by ブクログ
データサイエンスの分野で重要視されているベイズ統計を理解したいと思い、本書を手に取ってみた。一読しただけで全てを理解できたわけではないが、なんとなく雰囲気はつかめたような気がする。ただし、モンティ・ホール問題は何度、読み返しても腹落ちしない。司会者がハズレのドアをオープンにした時点で、解答者が選択したドアの確率が上がるような気がするのだが…。
Posted by ブクログ
入門書としてわかりやすかったが、最後に指数関数の積分が出てきて、そこがしんどかった。
概念は例を元に図で説明があり、計算をするのでわかりやすかった。
Posted by ブクログ
なんか難しかったので、ふんわりしか掴めなかったけれど、医学で言うところの検査した時の結果によって事後確率が変わる話に似ている気がした。
そのときは尤度比というオッズを利用していたので、理解しやすかったが、確率で計算していたので難しく感じた。
他の本でもまた勉強してみたい
Posted by ブクログ
ベイズ統計を理解することはこれからの統計では絶対的に必要。これで全部分かるわけはもちろんない。ただ、まず全体の俯瞰のためにはとても役に立つ（はず）。
Posted by ブクログ
なかなか理解が難しいベイズ統計について、
図を使いながら説明してくれています。
冊子が小さいこともあるので、
通勤中に読むのに最適だと思います。
初心者・中級者向けといった感じですかね。
Posted by ブクログ
大雑把に言えば、結果が出たら、その結果を次の予測に反映すると言う事です。
学問って、未来を予測することだし、より正確にするためには、分かったことを反映する。
少し、数学的で、拒絶する人も居るかも知れないけど、随分参考に成った！良書でした。
Posted by ブクログ
用語も含めて丁寧に説明されており、数式も使われているが、対話形式に図解もあって、ベイズ統計確率についてたいへんにわかりやすい解説書なのではないか。
Posted by ブクログ
ベイズ統計の本当の基礎の基礎。ベイズ統計の考え方と実際の使われ方を噛み砕いて説明している。マンガは・・・あんまり面白くないけどキャラクターはまあまあかわいい。
Posted by ブクログ
ベイズ統計の入門の入門。
同時確率と条件付き確率。乗法定理。加法定理。
ベイズの定理
Ｈが仮定、Ｄがデータとして、
事後確率（Ｄが得られた時Ｈが成立している確率）＝尤度（ゆうど）（ＨのもとでＤが生じる確率）✕事前確率（Ｈが成立する確率）／Ｄが得られた確率
モンティ・ホール問題はベイズの定理で理解できる。
検査が陽性なときに難病にかかっている割合。
理由不十分の原則。ベイズ更新。
最初に使う確率は、適当でもよい。その後のデータが得られた時に更新できる。
ナイーブベイズフィルター＝迷惑メールの撃退。
単語が含まれる確率を掛け算してどちらの確率が高いか調べる。
ベイズ統計学＝確率分布を使う。母数も確率分布と考える。母集団の平均も確率分布とかんがえる。
事後分布は尤度と事前分布の積に比例する。
ベイズ統計の応用
マーケッティング理論、人工知能、ゲーム理論、意思決定理論
