図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術 (サイエンス・アイ新書)

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図解・ベイズ統計「超」入門  あいまいなデータから未来を予測する技術 (サイエンス・アイ新書)

はじめに

・ベイズの定理は「もとの確率」がデータによってどう変化するかを与える定理
・この性質を利用して、経済学や心理学、人口知能の研究に応用されている
・ベイズの理論はデータから原因を探る理論としても利用される
・この性質は生産管理やシステムトラブルの分析など、複雑な確率事象の分析に応用されている
・現在の日本において、ベイズの理論を学習する環境は整備されていない
・本書では図解で理論の考え方をやさしく解説
・登場人物が語る会話形式で、かゆいところに手が届くような解説

第1章 「ベイズ統計」ってなんだろう?

1-1 アヤさんと兄との会話
1-2 統計学はこんなに役立つ
1-3 従来の統計学とベイズ統計はどう違う?
1-4 「ベイズの理論」の学習の心構え
1-5 ベイズ統計の歴史
アヤの家での会話①いままでの統計学とどこが違う?

第2章 確率の「4つの基本」を押さえよう

2-1 確率の基本はサイコロの目
2-2 「同時確率」と「条件付き確率」
2-3 同時確率を分解する「乗法定理」
2-4 「どちらか」である確率は「加法定理」
アヤの家での会話②なぜベン図を利用しないの?
第2章講義のまとめ

第3章 「ベイズの定理」を理解しよう

3-1 ベイズ統計の出発点「ベイズの定理」
3-2 ベイズの定理の使い方
3-3 ベイズの定理のイメージ
3-4 ベイズの定理の再解釈
3-5 「事前確率」「尤度」「事後確率」という名の確率
アヤの家での会話③ベイズの理論は確率が前面に
第3章の講義のまとめ

第4章 「ベイズの定理」を応用しよう

4-1 天気予報の問題
4-2 モンティ・ホール問題①
4-3 モンティ・ホール問題②
4-4 ベイズの定理の分母の算出
4-5 ベイズの定理の存在価値
4-6 難病Xの疑い①
4-7 難病Xの疑い②
アヤの家での会話④原因の確率は過去の確率
第4章の講義のまとめ

第5章 「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」を理解しよう

5-1 理由不十分の原則①
5-2 理由不十分の原則②
5-3 経験を活かせる「ベイズ更新」①
5-4 経験を活かせる「ベイズ更新」②
5-5 経験を活かせる「ベイズ更新」③
5-6 ナイーブベイズフィルター①
5-7 ナイーブベイズフィルター②
アヤの家での会話⑤過去データの取り込み
第5章講義のまとめ

第6章 「ベイズ統計学」を理解しよう

6-1 確率変数と確率分布
6-2 確率論の「平均値」
6-3 「分散」は広がりの目安
6-4 チョコの重さを調べる「確率密度関数」
6-5 コインで調べるベイズ統計学①
6-6 コインで調べるベイズ統計学②
6-7 コインで調べるベイズ統計学③
アヤの家での会話⑥3つの平均値
第6章の講義のまとめ

第7章 正規分布データをベイズ統計で分析しよう

7-1 正規分布とは?
7-2 正規分布とベイズ統計学
7-3 ベイズ統計学の応用分野
アヤの家での会話⑦
どのようにも応用が利くベイズ統計学
第7章の講義のまとめ

感想

堅苦しくなく、スピーディーに概要と要点を理解できる。
一般的な「統計学」よりは、生活に役立てることができる知識を獲得できる。

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