紙の本
分かり難いベイズの統計学を分かり易く解説します!
2019/07/16 12:37
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:ちこ - この投稿者のレビュー一覧を見る
本書は、統計学の中でもなかなか分かり難い「ベイズ」の統計理論について分かり易く解説された書です。実は、同書は科学やその関係分野における様々な事柄について、非常に丁寧にかつ分かりやすく解説してくれることで好評の「サイエンス・アイ新書」シリーズの一冊なのです。ぜひ、ベイズ理論を理解したい方には、まず同書を読んでみられることをお勧めします。
投稿元:
レビューを見る
読み手のレベルにもよるけど、僕にはかなりインピーダンスマッチした良書。応用例の続編等が出たら、速攻で購入したい。オススメ。
投稿元:
レビューを見る
・しつこいぐらいに「ベイズの定理」が出てくるのがよい。
・「理由不十分の原則」、「ベイズの更新」についての説明がわかりやすかった。
投稿元:
レビューを見る
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
投稿元:
レビューを見る
統計学の新たな知見としてベイズ統計学について触れてみた。非常に興味深い内容であり他の入門書も読み進めて、今後理解を深めていきたいと思う。
投稿元:
レビューを見る
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。
投稿元:
レビューを見る
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。
投稿元:
レビューを見る
概要を知りたいならとても良い本。とっかかりに最適。会話形式で進むのであって、漫画ではない。応用編があったら読みたいなと思わせる出来。
投稿元:
レビューを見る
生徒のようなビジュアルの先生はともかく,まずはベイズの定理の利用に慣れるために最初に読むならこれかな。
***
兄:尤度と事後確率の表現がまぎらわしいのは,時間表現の苦手な日本語の特性によるところもある。だから,ベイズの定理を理解するための1つの手段として,「時間」の概念をしっかりもっておくことが大切だよ。
アヤ:なるほど,英文法的な知識も役立つんだ。
兄:その「英文法」でもう少し厳密に言うと,そもそも尤度と事後確率は「法」が違うんだ。尤度は「仮定法現在」で表されるのに対して,事後確率は「直接法現在」なんだ。ちょっと難しいかな?
アヤ:そうか,事後確率はすでに得られたデータについての確率を表現しているのに対して,尤度は「もし仮定が成立したら,確率はこうなる」ということを表現しているのね。(p.105)
[多変量解析を]統計学の1つと位置づける人もいるけど,数学的には確率論ではなく線形代数学の応用だね。(p.149)
投稿元:
レビューを見る
分かりやすい。あまりベイズに関して知識はなかったが、概要とそれなりの実践テクニックは身につく。ファーストステップとしてはいい本
投稿元:
レビューを見る
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。
投稿元:
レビューを見る
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。
投稿元:
レビューを見る
ブックガイド 気楽に読んで査定力アップ!(2)
―――難病Xである確率は?―――
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
(涌井 貞美 サイエンス・アイ新書 SBクリエイティブ 1200円税別)
気楽に読んで査定力アップ!ブックレビューワーのドクター・ホンタナです。2回目は「ベイズの定理」、いまやこれなしでは査定できませんよね(?)。人間ドックでさまざまな検査がやられるようになって、例えば抗p53抗体、古いところではリウマチ因子や抗核抗体、これらが陽性のときの判断に困っていませんか。これまでの疫学的な考え方でも、陽性、偽陽性、尤度ということばを使って解説されてきましたが、もっと数学的に表現しようと思えば「ベイズの定理」を使うのが早道です。
(問題)1万人に1人が発病するようなある難病X。Xの最新の診断法AではXの患者は100%が検査で陽性になり、Xでない場合の偽陽性率は2%・・とします。人間ドックでAの検査を受けて陽性だった人がXである確率は?
(答え)0.5%。(直感よりはだいぶ低いのではないでしょうか)
このA陽性の被保険者をひきうけるかどうかはこの0.5%をどう考えるかということになります。この難病Xの問題にしても有名なモンティー・ホール問題にしても人間の直感にはなんとなくしっくりこないのがおもしろいところです。そこでしっくり納得するために「ベイズの定理」です。ただ、本来しっくりこないだけに数学的な本はわかりにくい。そこで今回紹介するのがマンガの豊富な「図解・ベイズ統計「超」入門」です。これ一冊とにかく読んでください。99%理解できます(偽理解率5%)・・・。
世の中、唾液や血液1滴で数十種類のがんがわかる、なんて診断法があふれていますが、スクリーニング検査で偽陽性率が高ければ(実際高そうですが)被験者を不安にするだけで百害あって一利なしです。査定者も難病Xの1%以下の可能性にビビッて、バンバン謝絶していませんか?マンガでいいですから、「ベイズの定理」勉強しましょう。ベイズの定理をネタにつかった垣根涼介の小説「光秀の定理」(角川文庫)を事前に読むと事前興味確率が高まりそうです。
(by 査定職人 ドクター・ホンタナ)
投稿元:
レビューを見る
当日の天気から前日の天気の確率を予測するという例題は、ベイズ業界では一般的なのだろうか。
例も解説もマンガ部分もどうしようもなくつまらないが、
なんとなく概要を掴むという最低限の目標は達成可能。
もっと良さげに料理できそうな課題はいくつか出てくるのに、
全体を漂うセンスのなさが全てを台無しにしているのがもったいない。
もっと良い初学者向け解説書は絶対にあるだろうという確信すらいだかせる残念な一冊。
投稿元:
レビューを見る
詳細は、『あとりえ「パ・そ・ぼ」の本棚とノート』をご覧ください。
→ http://pasobo2010.blog.fc2.com/blog-entry-1604.html
ベイズ統計を勉強中、と言っても超初心者。
この本はすごくいいと思いました!
イラストや登場人物の会話形式などがとっつきやすいだけでなく、数式もきちんと書かれています。
章ごとのまとめをみて、一体何をやったのかが把握できるようになっているのもいい!
ベイズの定理の基本がしっかり説明された後、
応用問題を解く場合には、それにあわせて式が具体的な表現に書き換えられ、答えを導き出すまでが省略せずに書かれています。
自分で問題を作って解いてみるときにこれはすごく役に立つと思います。
第5章「ベイズの更新」の説明は、ベイズの定理もそうですが、それ以前に
K子さんがケン君を好き(・普通・嫌い)かと、2回のデートの印象(良・悪)を、分析する手法が新鮮で、なるほどと思いました。
一方、ベイズ定理といえばメールフィルターですが、本書では「ナイーブベイズフィルター」の説明が書かれています。 わかったような、納得いかないような・・・。 !!(>д<)ノ
今は読んだ直後なので、少しわかった気分ですが、すぐ忘れてしまいそう。
何度も基本に立ち返り、この本を読み返したいと思います。
とりあえず、他の本も読み比べて 一番いいと思った本を購入します。 (*^_^*)♪
2016/08/09 予約 8/16 借りて読み始める。 9/23 読み終わる。
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)
「二度あることは三度ある」は本当だった!
内容 :
確率論をベースにし、「融通がきく」「経験を生かせる」という特長をもつベイズ統計。
その基本から、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扱う方法までを、イラストを交えた会話形式で解説する。
内容紹介
「ベイズ統計」は、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。
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。
【この本の内容(一部)】
● 従来の統計学とベイズ統計はどう違う?
● 確率の基本はサイコロの目
● ベイズの定理の使い方は?
● 「モンティ・ホール問題」とは?
● 「難病Xの疑い」とは?
● 「理由不十分の原則」とは?
● 経験を活かせる「ベイズ更新」ってなに?
● 「ナイーブベイズフィルター」とは?
● 「分散」は、広がりの目安
● 正規分布とベイズ統計学
目次 :
★第1章 「ベイズ統計」ってなんだろう?
「ベイズ統計」は、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。
ベイズ統計とはなんなのか、ベイズ統計は従来の統計学となにが違うのかを解説しましょう。
★第2章 確率の「4つの基本」を押さえよう
ベイズ統計を理解するのに欠かせない、
「同時確率」「条件付き確率」「乗法定理」「加法定理」という確率の4つの基本を解説します。
★第3章 「ベイズの定理」を理解しよう
ここでは、ベイズの定理を解説しながら、より実際の事象にあてはめやすく、
使いやすくなるようアレンジしていきます。
★第4章 「ベイズの定理」を応用しよう
第4章ではベイズの定理に「天気予報」「モンティ・ホール問題」「難病Xの疑い」
という具体例をあてはめながら、ベイズの定理の「威力」を解説します。
★第5章 「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」を理解しよう
ベイズ統計の「融通が利く」という特長を生み出している「理由不十分の原則」と、
「経験を活かせる」という特長を生み出している「ベイズ更新」を解説します。
★第6章 「ベイズ統計学」を理解しよう
「確率変数」「確率分布」「平均値」「分散」「標準偏差」「確率密度関数」
の意味を確認しながら、ベイズ統計学を理解しましょう。
★第7章 正規分布データをベイズ統計で分析しよう
ベイズ統計が正規分布データをどのように分析するのか解説しましょう。
著者 : 涌井 貞美