あらすじ
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200年以上前の数学者トーマス・ベイズが考え出したのが「ベイズ統計学」。簡単にいえば、何かを予測する際、これまでの経験や情報、すでに起きた過去の事実などを材料とし、それらを数量化し、次々に加味していくことで予測(確率)の精度を上げようとするもの。明日の天気、株価、企業や人間の意思決定などを判断していく際に有効活用されています。具体的な例題も豊富な本書は、専門書はとっつきにくいけれども数式のない入門書では物足りない、これから本格的に学んでいこうとしている読者にとって最適な「入門書」です。
感情タグBEST3
Posted by ブクログ
ベイズ統計学は、計算してみないと意味が分からない。
面倒だと計算を敬遠していては理解できない。
この本は面倒だが難しくはない計算が繰り返し出てきて、計算しているうちに納得できるように作られている。
真面目にベイズ統計学を勉強しようと思う人が1冊目に読むのに適した良書。
Posted by ブクログ
ベイズの定理の具体例が冗長でモチベーションが下がった。
「ベイズの定理がわかったところで、」からが勉強したかったところなので、まあターゲットが違ったか。
Posted by ブクログ
社長の推薦図書。
かなり頑張ってわかりやすく説明してくれているが、、、50ページくらいの、ベイズの展開公式が当たり前に使われ始めたからところから、記憶が薄れ始め。。。
「ある得られた結果から、その原因の確率」を知る事ができる!
P(原因l結果)=(P(結果l原因)P(原因))÷P(結果)