佐々木淳

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いちばんやさしいベイズ統計入門

佐々木淳

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Product Details

Genre
：
Sciences&Physics
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784815604400
ISBN 10 : 4815604401
Format
：
Books
Publisher
：
Sbクリエイティブ
Release Date
：
January/2021
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
佐々木淳(数学) ,  

Content Description

本書は「ベイズ統計」がゼロから最速・最短でわかる本です。「ベイズ統計って何？」という初歩の初歩から、ビジネス現場での応用例までしっかり理解できます。「意思決定の最強ツール」であり、「いまどきの統計」でもあるベイズ統計の世界を私と一緒に旅しましょう！

目次 : 第１章　「ベイズ統計」って何だろう？（基礎知識１　「統計」って何だろう？/ 基礎知識２　「ベイズ統計」は変化する確率を扱う　ほか）/ 第２章　「集合」と「確率」の記号「超」入門（具体例で「集合」と「確率」の「記号」に慣れよう！）/ 第３章　「条件付き確率」って何だろう？（「条件付き確率」だけはしっかり押さえる！/ 例題で「条件付き確率」に慣れよう　ほか）/ 第４章　「ベイズの定理」を具体例で理解する（モンティ・ホール（Ｍｏｎｔｙ　Ｈａｌｌ）問題　ドアを変更したほうがいい？変更しても同じ？/ 「Ｐ検査とＣウイルス問題」確率を求めるときは「前提条件」がとても大切　ほか）/ 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」（「理由不十分の原則」って何だろう？/ 「壺から玉を取り出したら青玉だった」問題　時間の流れが逆になっている場合はどうする？　ほか）

【著者紹介】
佐々木淳 : １９８０年、宮城県仙台市生まれ。東京理科大学理学部第一部数学科卒業後、東北大学大学院理学研究科数学専攻修了。防衛省海上自衛隊数学教官。数学検定１級、算数・数学思考力検定（旧ｉＭＬ国際算数・数学思考力検定）１級、Ｇ検定（ＪＤＬＡ　Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｆｏｒ　ＧＥＮＥＲＡＬ　２０２０＃　２）取得。大学在学時から早稲田アカデミーで指導経験を積む。担当した中学２年生の最下位クラスでは、できる問題から「やってみせ」、反復演習「させてみて」、「ほめて」伸ばす山本五十六式メソッドで、自信をつけさせることに成功。開成・早慶付属校に毎年合格している選抜クラスの平均を超える偉業を達成。その後、代々木ゼミナールの最年少講師を経て現職。海上自衛隊では、数学教官としてパイロット候補生に対する入口教育の充実、発展に大きく尽力した功績が認められ、事務官等（事務官、技官、教官）では異例の３級賞詞を受賞する（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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Book Meter Reviews

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  • トムトム

    読了日：2021/05/07

    いちばんやさしい？に違いない。が！モヤモヤと分かったような分からないような。先に主観や経験の確率を設定してから計算する統計学。よく嘘をつく人を５：５で本当の事も言うと仮定して、今言っている事は本当か？みたいな。結果から５：５を修正してまた計算して、さらに精度の高い確率を導き出す。これからの統計学は、ベイズ統計（ベイジスト）が主流だそうなので、知っておかねば！

  • じょうこ

    読了日：2021/04/19

    ベイズ統計一般向け本、３冊目にチャレンジ。今年発売の最新刊ということで選んだが、残念ながらちょっと期待外れ。概念として理解するのではなく、公式に当てはめていく。したがって記号が多い。具体例としてモンティホールや囚人問題が出てくるが、そもそも感覚的にわかりにくいのではないかな。後から出てくる消息をたった飛行機や沈没潜水艦を捜索する問題のほうが現実的で理解しやすかった。

  • yasu7777

    読了日：2021/09/09

    ★★★☆☆ 練馬3072-405 非常に分かりやすかった。

  • すいどん

    読了日：2023/03/15

    AIや機械学習で使われているというベイズの定理。仕事上統計学を使うことがあるが、自分が使っている統計は古くてこの「ベイズのの定理」がモダンだと聞いたことがあった。今回自分にちょうど良さそうな本があったので読んでみた。 内容としては確率の話で統計的なことはあまり出てこない。だが、確率はあまり得意ではないので、自分にはちょうどよかった。 結果から原因を探るや事前確率はとりあえず主観でいいなど面白い。もうちょっと応用編を読んでみたくなった。

  • ばし

    読了日：2021/05/09

    ベイズ統計は結果から原因を探し出す際に有用である。ベイズの定理説明に使用されたモンティ・ホール問題とベイズ更新の説明で使用された墜落飛行機の捜索の例は分かりやすかった。

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