『入門ベイズ統計』（東京図書）
| 第1章 | ベイズの定理 |
| 1.1 | トーマス・ベイズとベイジアン |
| 1.2 | ベイズの定理とその証明 |
| 1.3 | 原因の確率 |
| 1.4 | 主観確率の役割 |
| 1.5 | 確率の更新 |
| 1.6 | 多数の原因 |
| 1.7 | 事後分布 |
| 1.8 | 事前分布 |
| 第2章 | ベイズ決定の基礎 |
| 2.1 | ベイズ決定 |
| 2.2 | 多次元のベイズ決定 |
| 第3章 | 社会的リスクと決定 |
| 3.1 | リスク認知とベイズの定理 |
| 3.2 | 安全性のモデル |
| 3.3 | 確信の形成のようす |
| 3.4 | 決定の正しさと到達時間 |
| 第4章 | ベイズ判別問題とパターン認識 |
| 4.1 | メッセージと符号 |
| 4.2 | ベイズ決定 |
| 4.3 | 正規分布をもつノイズ |
| 4.4 | ミニマックス決定 |
| 4.5 | パターン認識と分類 |
| 4.6 | ベイズ決定による判別（分類） |
| 4.7 | 判別分析 |
| 第5章 | 情報検索とベイズ決定 |
| 5.1 | 分類子と関連性 |
| 5.2 | 文献からのサンプリング |
| 5.3 | ベイズ検索 |
| 5.4 | ロジット分析 |
| 第6章 | 線型回帰モデルのベイズ推定 |
| 6.1 | 正規線型モデル |
| 6.2 | 回帰分析 |
| 6.3 | ベイズ回帰モデル |
| 6.4 | 階層モデル |
| 第7章 | ベイズ更新とカルマン・フィルター |
| 7.1 | リアル・タイム推定 |
| 7.2 | カルマン・フィルターのモデル |
| 7.3 | カルマン・フィルターの漸化式 |
| 7.4 | シミュレーション例 |
| 第8章 | 医学とベイズ決定 |
| 8.1 | 医学的意思決定 |
| 8.2 | 検査による診断 |
| 8.3 | ベイズの定理による取り扱い |
| 8.4 | 確率的情報処理における更新 |
| 8.5 | 疾病名のベイズ診断：ケーススタディー |
| 第9章 | 医薬とベイズ統計学 |
| 9.1 | 比較の確率 |
| 9.2 | 確率θのベイズ推定 |
| 9.3 | 予測分布の効用 |
| 第10章 | 信頼性とベイズ統計学 |
| 10.1 | 信頼性と確率論 |
| 10.2 | 信頼性のベイズ統計学的取り扱い |
| 10.3 | 経験的ベイズ決定 |
| 第11章 | イメージ・プロセシングとベイズ推定 |
| 11.1 | イメージ・プロセシング |
| 11.2 | 点拡がり関数の考え方 |
| 11.3 | ジーマン–ジーマンによる画像処理モデル |
| 第12章 | ベイジアン・ネットワーク入門 |
| 12.1 | 確率のエンコーディングと確信計算 |
| 12.2 | 有向グラフとマルコフ性 |
| 12.3 | 有向分離とエンコーディング |
| 参考文献 | |
| 索引 |