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完全独習 ベイズ統計学入門

小島寛之

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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。

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ベイズ統計学がわかる

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。

2016/06/25 21:28

評価5 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。

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電子書籍 まさに超入門

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。

2016/04/25 22:53

評価5 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。

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評価0 投稿元:ブクログ

2016/04/21 23:04

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。

評価4 投稿元:ブクログ

2015/11/24 23:00

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。

評価3 投稿元:ブクログ

2016/01/03 15:59

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

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