サイト内検索

詳細検索

★最大8000ポイントキャンペーン(~9/29)

  1. hontoトップ
  2. 電子書籍ストア
  3. 自然科学・環境
  4. 完全独習 ベイズ統計学入門
完全独習 ベイズ統計学入門

立ち読みする

hontoアプリの確認

立ち読みには最新の「honto」アプリ(無料)が必要です。

  • バージョンの確認はアプリの「設定/情報」から確認できます。

最新の「honto」アプリをご利用の方

立ち読みする

最新の「honto」アプリをダウンロードされる方

hontoビューアアプリ

  • みんなの評価 5つ星のうち 3.9 8件
  • あなたの評価 評価して"My本棚"に追加 評価ありがとうございます。×

新刊お知らせメール登録

この著者の新着情報

一覧を見る

  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2015/11/20
  • 販売開始日:2015/11/20
  • 出版社: ダイヤモンド社
  • ISBN:978-4-478-01332-8

読割 50

読割50とは?

読割50とは?

hontoネットストアおよび、丸善・ジュンク堂・文教堂の提携書店にて対象の紙書籍を購入すると、同一の電子書籍が紙書籍の購入から5年間、50%OFFで購入できるサービスです。
購入時点で電子書籍が未発売でも、紙書籍の購入時期にかかわらず、電子書籍の発売後5年間、50%OFFで購入できます。

または読割50のアイコンがついている商品が対象です。

一部、対象外の出版社・商品があります。商品ページでアイコンの有無をご確認ください。

  • ※ご利用には、honto会員登録が必要です。
  • ※書店店頭でのお買い物の際は、会計時にレジにてhontoカードをご提示ください。
  • ※hontoが提供するサービスで、販売価格の50%OFFを負担しています。

読割50について詳しく見る

一般書

電子書籍

完全独習 ベイズ統計学入門

著者 小島寛之

検索エンジンの予測変換機能やネットショップのリコメンド機能など、ビジネスに多用されている注目の学問「ベイズ統計学」入門の決定版。「確率」どころか「ルート」などの中学数学を...

もっと見る

完全独習 ベイズ統計学入門

1,750(税込)

ポイント :16pt / 紙の本より194おトク

電子書籍をカートに入れる

ご利用中のデバイスが対応しているかご確認くださいヘルプ

  • iOS
  • Android
  • Win
  • Mac

完全独習ベイズ統計学入門

1,944(税込)

対応デバイス毎のコンテンツタイプやファイルサイズ

対応デバイス コンテンツタイプ ファイルサイズ 閲覧期限
iOS EPUB 81.1MB 無制限
Android EPUB 81.1MB 無制限
Win EPUB 81.1MB 無制限
Mac EPUB 81.1MB 無制限

小分け商品

前へ戻る

  • 対象はありません

次に進む

この商品の他ラインナップ

前へ戻る

  • 対象はありません

次に進む

商品説明

検索エンジンの予測変換機能やネットショップのリコメンド機能など、ビジネスに多用されている注目の学問「ベイズ統計学」入門の決定版。「確率」どころか「ルート」などの中学数学を忘れても理解できるよう徹底的にやさしく解説。IT業界の人や統計学に興味がある人はもちろん、すべてのビジネスパーソン必見の一冊。

この著者・アーティストの他の商品

前へ戻る

  • 対象はありません

次に進む

みんなのレビュー8件

みんなの評価3.9

評価内訳

紙の本

ベイズ統計学がわかる

2016/06/25 21:28

0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:Freiheit - この投稿者のレビュー一覧を見る

この100年ほど、ベイズ理論が広まっている。分かりにくい、複雑と言う感想を持っている人に読んで欲しい。経済学、心理学では必読です。

このレビューは役に立ちましたか? はい いいえ

報告する

電子書籍

まさに超入門

2016/04/25 22:53

0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:デラ - この投稿者のレビュー一覧を見る

数学が苦手だけどベイズ統計学がわかるようになりたい、という人にはオススメ。著者が書いているように、難しい数学の知識がなくてもベイズ統計の勘所がわかるようになります。特にモンティ・ホール問題の説明は、いままで色々な本の説明を読んだが、この本で納得がいった。特にベイズがモデルの設定に依存している、という点、明確に説明しているのでわかりやすい。

このレビューは役に立ちましたか? はい いいえ

報告する

2016/04/21 23:04

投稿元:ブクログ

ちょっと納得しがたかったのは、9-6の著者の自論(?)が展開しているところです。モンティホール問題における条件付き確率を設定する際、どうして「ゲーム参加者がAを選んでそこに車があったら、司会者はBをはずれのカーテンとして開けることを決める」というモデルを考える必要があるのか?

このモデルによると、もしBに車があったら司会者はCを開けざるを得なくなり、このモデルの想定者(であるゲーム参加者)は確実に正解がBであると判断することになる。ゲーム参加者はAを選んで、その後司会者にCを開けさせられたら、ゲーム参加者の勝ちがその時点で確定する。

それはもうモンティホール問題ではなくなるし、3囚人問題ともすでに同型でなくなる。看守は、「Aが釈放で、Aが聞いてきたらBが死刑と言おうと決めておいた」という設定であれば、筆者の案と同型になる。でも、Aが「教えてくれ」と言ってくることなど看守には想定外じゃないかな。

誰にとっての事前確率と条件付き確率なのか?
誰にとっての主観確率なのか?

著者の考え方では、選んだカーテンを変えるか変えないかの選択がゲームとして成り立たない番組の回が出てきてしまいます。

2016/08/29 08:27

投稿元:ブクログ

ベイズ統計学について分かりやすく書いている本。
条件付き確率とか事前確率、事後確率とかの意味が、
正直なところ学生時代に学んだときはよく分からなかった。

その分かりにくい部分について、
図解しながら説明されていることもあって、
非常に分かりやすかったし理解できた。

オススメです。

【勉強になったこと】
・ベイズ推定の流れ
 事前確率
 条件付確率
 観測による情報の入手
 事後確率

・事前確率の定義が難しい、情報が得られない場合は、
 理由不十分の原理により、とりあえず対等と考える。

・「おおよそ」の解釈の違い
 ネイマン・ピアソン統計学:
  リスクはあるけど、これを結論としよう
 ベイズ統計学:
  どちらも可能性は高いが、これのほうが可能性は
  充分大きいだろう
 結論を出すか出さないかの解釈に違いがある。

・仮説検定
 ①検証したい仮説を立てる(帰無仮説)
 ②対立仮説を立てる
 ③帰無仮説が正しいもとでは小さい確率でしか
  起こりえない事象を考える。
  この確率を有意水準といい、5% or 1%で設定する。
 ④上記事象が発生したかを観測する
 ⑤観測された場合は帰無仮説を棄却し、
  対立仮説を採択する。
  観測されなかった場合は帰無仮説を採択する。

・最尤原理とは、「世の中で起きていることは、
 起きる確率が大きいことである」という原理。

・ベイズ推定では、「逐次合理性」が担保されているので、
 1つの情報で確率が改訂されたら、次の情報を使うときに
 これまでの情報は忘れてしまって問題ない。
 (考慮しなくても全く影響がない)

2015/11/24 23:00

投稿元:ブクログ

細かいことを無視すれば、1時間もあれば読むことができます。そして、大胆なココロをもってすれば、ベイズ統計学の雰囲気を感じることができるでしょう。

数学系の方は、きちんとした理論を勉強すべきですが、一般には(実用上は)、このくらいの理解で十分でしょう。

オマケですが、かけ算を(確率を)面積で表現している点は、素晴らしいと思います。

2016/01/03 15:59

投稿元:ブクログ

ベイズ統計がどういうものかが、面積図という図解だけで分かりやすく説明されている。後半は数式も出てくるがじっくり読めば数学嫌いな人も分かると思う。参考文献に従ってステップアップするための最初の一冊としては、読み終わるのにも時間かからないので良いと思う

2016/08/30 22:15

投稿元:ブクログ

【ベイズ統計の基礎を学ぶ】
ベイズ統計を学びたいと思って購入した一冊。本当に分かりやすく書いており、文系でも途中までは読める。途中までは。

確率分布図のところまで来ると、どうしても微積分の知識がマストになる。本書では、筆者が噛み砕いて、本当に簡単に説明しようとしてくれているのだが、どうしても腑に落ちない。というか、理解した!というアハ体験がこない。

したがって、もし実践レベルで使っていこうとすると微積分の知識を学び直す必要がありそうだ。とはいえ、この書をきっかけにしてベイズ統計を学び続ければいいのであり、最初の一歩の一冊としてはおすすめである。

2016/04/08 00:00

投稿元:ブクログ

迷惑メールが自動的に判別されるしくみとは?先端ビジネスや医療を支える「未来を予測する統計学」を根本から解説。かけ算・わり算だけで理解できる!

数学 ランキング

数学のランキングをご紹介します一覧を見る

前へ戻る

次に進む