結果から原因を推理する　「超」入門　ベイズ統計

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内容紹介
【推理ストーリーを楽しむうちに、
ベイズ統計のポイントが分かる!】

近年注目を集める新しい統計学「ベイズ統計」。
“原因の確率を結果から予測する”、
それがベイズ統計のポイントです。
この本では、ミステリー仕立ての
愉快なストーリーを読みながら、
「ベイズの定理」を中心に学んでいきます。
ベイズ統計のはじめの一歩に最適です。

著者について
石村 貞夫
1977年早稲田大学大学院修士課程修了。1981年東京都立大学大学院博士課程単位取得。理学博士。元鶴見大学准教授。統計コンサルタント、統計アナリスト。著書に『すぐわかる統計解析』『すぐわかる多変量解析』(いずれも東京図書)、『だれでもわかる数理統計』(講談社)など多数。

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わかったようでよくわからない。「犯人」に関しても、「推理小説」のルールを無視するとんでもないもの。このような説明でわからないのが、いまひとつ「数学の壁」を超えられない原因か。あまり面白くない。

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ベイズ統計を用いて殺人犯を推測するという話。
そんな方法で犯人にしたてあげて大丈夫か？　まあ、そういう本だかあら確率が高い人が犯人なんだろうけど。
と思ったら、違って驚いた。しかも真犯人がわかったのが、現場のビデオカメラという。何で今まで気づかなかったんだと。
それにしても、ベイズ統計ってどうも分かりそうで分かりにくい概念な気がする。難しくないことを難しく言っている感じ。

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ベイズの定理に関し、概念を詳細に記述。モンティ・ホール問題解説は分かりやすい。いきなり専門書に行く前に読むには丁度良い。

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ベイズ統計について、簡単に説明した本。ブルーバックスなので子供でも理解できるレベルといえるのだが、すべてを完全に理解できなかった。「こんなもの」といった程度。

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うーん、内容薄過ぎて。
やりたいことは判らないでもないのだが、本全体としてのまとまりは薄いか。
結局飛ばし読んだせいか、ベイズ統計って何？ってのがどういう風に書いてあったか残ってない。

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前編の推理小説風のところで出てきている確率の手法が後半の数学編のところであまりちゃんと解説されていない

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ベイズの定理を、式を交えて丁寧に解説している。前半の推理部分はやや冗長。
練習問題を載せてくれるとなお良かったかもしれない（モンティホール問題はやや不適な気がした）。

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殺人事件を解決する設定で、ベイズ統計を学ぶ、変わった本書。統計を実践でどう扱っていくか、その流れが分かって面白い。初心者にはうってつけだろう。
ベイズ統計とはすなわち、「原因の確率を結果から予測する」のだそうだ。そうだというのは、具体的な解説パートの一部（それも肝心なところ）は説明不足感があり、何故その計算式になるのかもわからず、要点がつかめなかったのは残念。

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ストーリー形式でイラストが多く2時間程度で読めるので、ベイズ統計とは何ぞやという人やベイズの定理に挫折してしまった人にオススメです。私は後者の人間で、公式は覚えているものの理解が追いついていないという状態でした。以下に良かった点、難しそうな点を挙げるので参考までに。

良かった点:
1.殺人事件の犯人を探すという、想像しやすいストーリーを用いて、順を追って説明している
2. ほぼ全編を通して「より簡単な例でベイズ統計を考える」→「殺人事件に置き換えて考える」という形で進んでおり、段階を踏んで説明してくれる
3.ベイズの定理(やオッズ比)について、違いがある時とない時について、計算や思考の過程を丁寧に説明している

難しそうな点:
1.SPSSの出力結果をそのまま載せている(解説もあるし、理解しなくても大丈夫ではありますが、初心者は面食らってしまうかも)
2.回帰、重回帰、ロジスティック回帰分析、ニューラルネットワークに触れている(同上)
3.確率の話が多い(ベイズの定理なので当たり前ではあります)

繰り返しになりますが、入門書として読みやすく、重要なところはとても丁寧に説明してくれています。しかしあくまで「ベイズ統計」の入門であって「統計」の入門ではない点にご注意を。ある程度統計学(と確率)について理解があり、「ベイズ統計」という名前だけ知っているという方や難しくて挫折している方におすすめしたい1冊です。