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いちばんやさしいベイズ統計入門
著者 佐々木淳
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いちばんやさしいベイズ統計入門
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いちばんやさしいベイズ統計入門 「結果」から「原因」を探し出す
商品説明
※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
「ベイズ統計」は、英国の数学者トーマス・ベイズ(1702~1761年)が提唱した統計で、「主観的な確率」も柔軟に利用できることが特徴です。この柔軟性が逆に多くの科学者に好まれず、200年以上もの長い年月、冬の時代を迎えることになります。しかし、時代はベイズ統計を忘れていませんでした。むしろ時代が進むにつれ、その柔軟性により活用の幅が広がっていきました。現代におけるベイズ統計の応用は、スパムメールの判定からビッグデータの分析まで、枚挙にいとまがありません。私たちが普段接する従来の統計学は「データ」が必要です。データがない状態では「議論できない」のです。これに対してベイズ統計は、事前のデータがない状態でも、仮定しつつ議論を進め、情報を得ながら確率を更新していける強みがあります。また、ベイズ統計は、結果から原因、未来から過去を探る際にも活躍します。つまり、ベイズ統計は歴史的にも計算の上でも、「未来が過去をつくる」分野なのです。このような冬の時代を経緯に持つ学術分野は、何もベイズ統計だけではありません。近年急激に台頭してきたAI(Artificial Intelligence:人工知能)も、かつて2度の冬の時代を経て、輝かしい現在を迎えています。
目次
- ■第1章 「ベイズ統計」って何だろう?
- ■第2章 「集合」と「確率」の記号「超」入門
- ■第3章 「条件付き確率」って何だろう?
- ■第4章 「ベイズの定理」を具体例で理解する
- ■第5章 「とりあえず」からはじめていい「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」
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一般的な確率のはなしから始めてくれる入門書
2022/11/05 18:09
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:とらとら - この投稿者のレビュー一覧を見る
ベイズ統計のことを何も知らなくても、一般的な確率の話から始めてくれるので、とっつきやすかったです。内容としては、題名にある通り、「いちばんやさしい」かもしれません。数式の中に、+と×とがまちがっていたりする誤植?もありましたが、文面の流れなどで例を含めて伝わりました。感染者割合がすくない感染症などの検査をむやみに大量に行うと、擬陽性の間違い陽性者を多く出してしまう可能性があることなんかが、計算の結果としてわかりました。PCR検査の対象範囲をどう設定するかなんかも、検討を要することなんだな、ということがわかります。