改訂版 入門ベイズ統計

 

 

ふつうに使われている統計学は数学的でややもすると無味乾燥のものであるのに対して
ベイズ統計は結果から原因を探ろうとする、より人間の感覚に近い、
幅広く理念的側面をもっているのが特徴である。
18世紀の数学者トーマス・ベイズが提唱したこの考え方は、
いま統計的意思決定の理論として幅広い応用を得て、ますます注目を浴びている。
本書は、理論の理解はもとより幅広い応用例まで、初心者向けにわかりやすく解説したものである。
15年振りの改訂で内容がさらに充実。

購入先

amazon

※トピックス図
 
目次
第1 章 ベイズの定理
第2 章 ベイズ統計学の基礎
第3 章 ベイズの定理の発展
第4 章 情報と決定
第5 章 パターン認識とベイズ判別問題
第6 章 ベイズ階層モデル
第7 章 ベイジアン・ネットワークの原理
第8 章 ベイズ統計学とカルマン・フィルター
第9 章 医学とベイズ意思決定
第10章 医薬とベイズ統計学
第11章 事後分布のシミュレーション
第12章 ベイズ情報統計学の発展

第13章 シンギュラリティとコンピューティングの将来

               ※スタディ・ガイド:量子コンピューティング

               ※「量子コンピューティング」事始め

               ※「量子computing」 の学び方十か条