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

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！

「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？
●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
●基礎知識3 統計の用語
●基礎知識4 統計の「最前線」はコンビニ！
●基礎知識5 「統計の基礎」はすでに身についている？
●基礎知識6 データの分類
●基礎知識7 質的データ（数値で測定できないデータ）
●基礎知識8 量的データ（数値で測定できるデータ）
●基礎知識9 「伝統的な統計学」と「ベイズ統計」の違い
●基礎知識10 「記述統計」と「推計統計」
●基礎知識11 代表値と散布度
●基礎知識12 代表値は「最大値・最小値」を調べるところから始める
●基礎知識13 代表値の王様「平均」を知ろう
●基礎知識14 平均が機能しないときは「中央値」
●基礎知識15 平均の計算で「よくある間違い」とは？
●基礎知識16 外れ値の影響を受けにくい中央値
●基礎知識17 最頻値は「データの多数決」

■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
●条件付き確率の有名な問題１ 「3棹のたんす問題」
●条件付き確率の有名な問題２ 「帽子をよその家に忘れてしまうK君」の問題
●条件付き確率は「直感」にだまされやすい
●「ベイズの定理」を導く！
●「ベイズの定理」を使って解いてみよう

■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？
モンティ・ホール問題の解説１：ドアを変えない場合
モンティ・ホール問題の解説２：ドアを変える場合
「納得できない！」人は「極端な例」で考えてみよう
「モンティ・ホール問題」を数学的に検証する
●「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
「感度」は「正しく陽性と判定される確率」
ほか

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