図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術 (サイエンス・アイ新書)

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  • Amazon.co.jp ・本 (208ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784797366570

作品紹介・あらすじ

「ベイズ統計」は、最近、統計学やデータ解析の分野で名が知られるようになってきたテーマです。
ベイズ統計が迷惑メールフィルターに応用されていることを知っている人もいるでしょう。
従来の統計学が「頻度論」をベースにしているのに対し、
ベイズ統計は「確率論」をベースにし「融通がきく」「経験を生かせる」という2つの大きな特長があります。
本書ではベイズ統計のキホンから、ベイズ統計を従来の統計学と融合し、
ベイズ統計で正規分布データをあつかう方法まで解説します。

はじめに
第1章 「ベイズ統計」ってなんだろう?
第2章  確率の「4つの基本」を押さえよう
第3章 「ベイズの定理」を理解しよう
第4章 「ベイズの定理」を応用しよう
第5章 「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」を理解しよう
第6章 「ベイズ統計学」を理解しよう
第7章 正規分布データをベイズ統計で分析する
参考文献
索引

感想・レビュー・書評

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  • データサイエンスの分野で重要視されているベイズ統計を理解したいと思い、本書を手に取ってみた。一読しただけで全てを理解できたわけではないが、なんとなく雰囲気はつかめたような気がする。ただし、モンティ・ホール問題は何度、読み返しても腹落ちしない。司会者がハズレのドアをオープンにした時点で、解答者が選択したドアの確率が上がるような気がするのだが…。

  • ☆EVERNOTE登録済み 本書後半の正規分布はさらに基本書で勉強すること

  • 入門書としてわかりやすかったが、最後に指数関数の積分が出てきて、そこがしんどかった。
    概念は例を元に図で説明があり、計算をするのでわかりやすかった。

  • なんか難しかったので、ふんわりしか掴めなかったけれど、医学で言うところの検査した時の結果によって事後確率が変わる話に似ている気がした。
    そのときは尤度比というオッズを利用していたので、理解しやすかったが、確率で計算していたので難しく感じた。

    他の本でもまた勉強してみたい

  • ざっくりとしか分からなかった
    まあ入門書ならこんなもんかぁ

  • 機械学習や意思決定にも使われる「ベイズ統計」の入門書。実際に観測された値を使えるため現実に即している点、既知の確率から未知の確率を推定できる点がベイズ統計の優れているところです。例えば、迷惑メールフィルタにおいて、どのメールが迷惑メールかを統計的(確率的)に判定するところにベイズの定理が使われています。初心者向けにわかりやすく書かれています。下地がなくても2周すれば何とか理解できると思います(たぶん)。
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  • ノートに記録済み

  • ベイズ統計を理解することはこれからの統計では絶対的に必要。これで全部分かるわけはもちろんない。ただ、まず全体の俯瞰のためにはとても役に立つ(はず)。

  • 生徒のようなビジュアルの先生はともかく,まずはベイズの定理の利用に慣れるために最初に読むならこれかな。


    ***
    兄:尤度と事後確率の表現がまぎらわしいのは,時間表現の苦手な日本語の特性によるところもある。だから,ベイズの定理を理解するための1つの手段として,「時間」の概念をしっかりもっておくことが大切だよ。
    アヤ:なるほど,英文法的な知識も役立つんだ。
    兄:その「英文法」でもう少し厳密に言うと,そもそも尤度と事後確率は「法」が違うんだ。尤度は「仮定法現在」で表されるのに対して,事後確率は「直接法現在」なんだ。ちょっと難しいかな?
    アヤ:そうか,事後確率はすでに得られたデータについての確率を表現しているのに対して,尤度は「もし仮定が成立したら,確率はこうなる」ということを表現しているのね。(p.105)

    [多変量解析を]統計学の1つと位置づける人もいるけど,数学的には確率論ではなく線形代数学の応用だね。(p.149)

  •  マンガや会話形式だから絶対わかるという言い訳。

     このような文言が書いているもので本当にわかりやすいというものを見たためしがない。この本もその中の一つ。

     

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著者プロフィール

1952年、東京生まれ。東京大学理学系研究科修士課程修了後、富士通、神奈川県立高等学校教員を経て、サイエンスライターとして独立。わかりやすく、ていねいな解説には定評がある。
著書に、『まずはこの一冊から 意味がわかる統計解析』(ベレ出版)、『図解・ベイズ統計「超」入門』(SBクリエイティブ)、『統計学の図鑑』『ディープラーニングがわかる数学入門』(技術評論社)などがある。

「2019年 『高校数学でわかるディープラーニングのしくみ』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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