Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• kaizen@名古屋de朝活読書会

  読了日：2021/10/03

  統計と物理の関係勉強に岩波講座物理の世界 #短歌　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5820558168dea8e848a4

• Takashi Kai

  読了日：2015/04/19

  みんなだいすきベイズのアナロジー的解説。生物よりなので、遺伝の事例はわかりやすかったし、それを乱数でやってやろうというのも（高校のテストを思い出したが）わかりやすい。物理よりのところは、正直、あまりとくいではないのでするっとは読めなかったが、頑張ると、概念くらいはわかった気がする（気がするだけかもしれないが）。だけど、でも、なんか僕の根本的な問題として、条件付き確率がいまいち理解できない。いや、実感としてはわかるんだけど、神様がふったサイコロがコントロールされてるイメージでいまいちわからん。勉強が必要。

• やす

  読了日：2012/03/18

  ベイズ統計というものが検索エンジンでも使われているというので読んでみた。ベイズの公式というものがあって、それは単なる条件付き確率の式。他の本ではベイズは亜流の統計学であったが、現在は注目赤丸上昇中の学問であるなどと言われていた。本書ではそんなことはなく、ただ、統計を情報処理の学問としてとらえなおす機運にあり、また、統計の推定するところを是とするか非とするかは主体的に決めるべきであるという、なんだか、トンデモちっくなことが書かれていた。さもありなんという感じ。一般人としては接近する必要なしと思った。

• T2C_

  読了日：2016/11/11

  語り口は平素なのに、内容は(自分のレベルからすると)かなり厳しい。安直にベイズに頼るな、事前分布の決め方には注意せよ、など断片的なメッセージしか汲み取れなかった。

• quolc

  読了日：2022/11/27

  ベイズ統計の話と物理の話が交互に展開され、タイトルから期待するほどには両者の密接な理論的関係に納得という感じではない。例えばMCMCはイジング模型など物理系のサンプリングの文脈で紹介されるが、久保本等に詳しいベイズモデリングでの活用には触れられず、ベイズについてはほぼMAP推定の話となっている。個人的には、統計の世界では曖昧性が解消できない事前分布の扱いについて、似た形式を持つ統計物理ではプランクの量子化や同種粒子系とギブスパラドックスの話のように、実験的に扱いを決定できる場合があるという話題が面白かった

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