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松原望

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ベイズ統計学 (やさしく知りたい先端科学シリーズ1) 単行本 – 2017/12/20

松原望 (著)

3.0 28個の評価

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数学が苦手でも、文系でも、今すぐ基本を知りたい人に――
最もやさしく、わかりやすいベイズ統計のしくみ

18世紀に生まれたベイズ統計学は、
あらゆるものを数値化できる実用性が見直され、近年注目を浴びている。
統計学は数学が苦手では理解できないものとされ、
実際に計算する際は確かにそうであるが、
基本のしくみを知るだけでも有益で人を選ばない。
本書では理論や計算を最大限イラスト化し、
日常生活に即した親しみやすい実例を挙げ、やさしく解説する。
話題の先端科学に触れたいという知的好奇心に応えるイラスト図解シリーズ第1弾。

〔本書の特色〕
◇より実学に即したトピックの充実
日常の簡単な例から今をとらえた最新トピックまで、
ベイズ統計が社会のどんな場面で用いられているかを、わかりやすく項目立て。
ベイズ統計の考え方を生活からビジネスまで幅広く役立てることができる。
◇平易さ、親しみやすさを重視
より平易に「かけ算」「わり算」から無理なくベイズ統計を理解できるよう構成。
また、身近な表計算ソフトEXCELを通して、PCやAIとベイズ統計が
リンクしていることを知る。
◇専門性も備え、内容充実
ベイズ統計を理解するために必要となる専門用語・用法・トピックをしっかり押さえ、
キーワード解説を随所に設置。
◇最新先端科学トピックとのリンク
「AI(人工知能)」「ディープ・ラーニング」「自動運転(自律走行)」など、
先端科学でトピックとなっている今日的な話題も網羅し、
ベイズ統計との関係を具体的に紹介。
◇練習問題にもトライ
各章末には練習問題を設け、曖昧になりがちなベイズ統計の学びを
より定着させ応用できることを目指す。
また、コラムやマンガなどでリズムよく読み進めるためのタイムブレイクも設定。

目次

はじめに
◇CHAPTER1 ベイズ統計学の紹介
ベイズで磨く直感と感性
夢や期待を数字にしてみた
幸運の組み合わせは何通りか
キモチを確率する
ベイズ推定で想定する
ベイズの定理で世界を知る
練習問題
◇CHAPTER2 ベイズ統計学で人工知能入門
四則演算でOK!
キモチとは文系?理系? その両方
キモチがフィット、心はシグモイド関数
有利・不利の「スコア」を定める
量的なエビデンスへの応用
練習問題
◇CHAPTER3 ベイズ統計と確率分布
ベイズ統計学の7つの道具
パラメーター
事前分布
事後分布
ポアソン分布に対するベイズ推論
正規分布に対するベイズ推論
階層モデル(ハイアラーキ型)
練習問題
◇CHAPTER4 ベイズ統計学の応用と具体的実例
因果のネットワーク
あなたもベイズ探偵!
医学的意思決定判断
あやめのベイズ判別
判別分析でワイン・テイスティング
練習問題
◇CHAPTER5 運動と制御とベイズ統計学
ナビゲーション・システム
運動方程式と観測方程式
カルマン・フィルターのアルゴリズム
自動運転
意思決定
練習問題
◇CHAPTER6 ベイズ統計学まとめと発展
学習の心構え
研究課題
LESSON
おわりに
さくいん
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本の長さ

176ページ
言語

日本語
出版社

創元社
発売日

2017/12/20
寸法

14.8 x 21 cm
ISBN-10

4422400339
ISBN-13

978-4422400334
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著者について

1942年東京生まれ。
1966年東京大学教養学部卒業、スタンフォード大学大学院統計学博士課程修了(Ph.D.)。
文部省統計数理研究所研究員、筑波大学社会工学系助教授、東京大学教養学部教授、
東京大学大学院総合文化研究科・教養学部教授、上智大学外国語学部教授を経て
現在、聖学院大学大学院政治政策学研究科教授、東京大学名誉教授。
著書『統計学入門(基礎統計学I)』(東京大学教養学部統計学教室編、東京大学出版会)、
『入門確率過程』『入門統計解析』『入門ベイズ統計』(以上、東京図書)、
『図解入門よくわかる最新ベイズ統計の基本と仕組み』(秀和システム)、
『社会を読み解く数学』(ベレ出版)など多数。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 創元社 (2017/12/20)
発売日 ‏ : ‎ 2017/12/20
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本 ‏ : ‎ 176ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4422400339
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4422400334
寸法 ‏ : ‎ 14.8 x 21 cm

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松原望

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Kira

糞本

2022年12月9日に日本でレビュー済み

突然公式を出してきて指数がマイナスなことを気を付けるようにという文があります

公式の証明、説明、使用例、何もなし

この人、本を書く資格ないです、なぜ編集者はそのまま出版した？

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

立川雅基

基礎概念がイメージと計算を通じて、腹落ちする一冊

2018年1月18日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

東京大学出版会から刊行されている『統計学入門』を著した松原先生には、現在、仕事だけでなく、専門学校でもお世話になっております。日本の統計教育がOECD加盟国のなかでも、低い水準にあるため、高度なデータ処理能力を問われる時代の入り口に立ち、海外の標準的な文献と同じレベルからスタートしたら、数多くの挫折者を出してしまうのではないかと懸念しておいでです。

人工知能が注目されたと同時に、ベイズ統計学も注目されるようになりましたが、高校や大学の教養課程でベイズの定理などを十分に学習なさってこなかった方に、標準的な書籍は難しいでしょう。この書籍は機械学習、深層学習に携わる事を機に、ベイズ統計学を学びたい方に最適な一冊です。

基礎概念を豊富なイラストと優しい計算問題で感覚的に理解できるように工夫されています。この本をスタートラインにして、従来の統計学を学習なされば、最終ゴールである人間の思考パターンに近いベイズ統計に対するイメージを失わないまま、回帰分析など従来の統計学で扱われてきた知識を吸収できると思います。

15人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

私

具体的な感触から概観的な展開に。

2018年7月16日に日本でレビュー済み

Vine先取りプログラムメンバーのカスタマーレビュー( 詳細 )

最初の所で具体的な例を挙げ、読者の実感と合うような解説がなされています。
このままずっと納得感の強い解説が続くのかな、と期待させる出だしです。

でも、その調子で書いていけば、ベイズ統計学の応用やら、運動の制御やら、発展まで
もが同じレベルで説明できるわけもありません。

基礎の理解と応用の概観が理解したい人には良い本だと思います。
私としてはページ数を3倍程度にしても、ずっと納得感の強い解説を続けてほしかったので、
★一つ減となりました。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Anazom カスタマ一

ベイズ統計学の入門にお薦め　ただ、やはり若干小難しい

2018年1月28日に日本でレビュー済み

Vine先取りプログラムメンバーのカスタマーレビュー( 詳細 )

昨今話題となっているベイズ統計学。
実学に即した例、トピックが豊富に盛り込まれており
可愛らしいイラスト、図表も多様されており、パット見はとてもとっつきやすい構成になっています。
インプットだけでなく、途中途中で練習問題もこなせて、しっかりアウトプットできて
確実にベイズが身につきます。

ただ、説明文章はやはり若干難解。

4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

土松

第3章から

2023年5月4日に日本でレビュー済み

第1章、第2章は丁寧な説明でわかりやすかったのに、第3章からいきなり説明が荒くなり、理解できなくなる。この手の本は、レビューをしっかりしないと。

2018年6月16日に日本でレビュー済み

表紙がかわいく、著者は松原先生ということで期待して購入しましたが、少々がっかりです。

① ベイズ統計の基礎的な考え方を身近な例で説明し始めるのですが、すこし込み入った話になると「ここはそういうものだと思ってください」「紙幅がないので割愛します」という言葉で説明が終わり、釈然としないままページをめくることになります。
② 統計の本なので当然数式が登場します。非常に簡単な式とはいえ、「○○が起こる確率」などを容赦なく"w"やら"p"やらに置き換えていきますので、高校生や数学嫌いの学生にはすこし厳しいかもしれません。
③ 語りかけるような親しみやすい文体を取っていますが、かえって学者的な話し方のクセが目立ちます。

例こそ平易ですが、全体的に説明不足・詰め込みすぎです。
専門的な（よりアカデミック向けな）入門書をとばしとばし説明して、絵をつけただけ、という印象です。

高校生や文系学生、ビジネスマンは、より説明がやさしいものを選ぶことをお勧めします。
しっかり学びたい統計初学者や数学好きは、きちんとした専門的入門書を買うことをお勧めします。

12人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

イタリアンハスキー

基礎の基礎は解った気がする。

2018年1月31日に日本でレビュー済み

Vine先取りプログラムメンバーのカスタマーレビュー( 詳細 )

途中までは理解についていけましたが、
数式など現役ではない為、あれ？なんだっけ？と思う部分が出てきて理解するのに、
かなり苦労します。というより計算など分からなかった部分もあります。
（これでも数学は得意だったんですが・・・）
癌検査に引っかかった時の癌になる可能性、は実際自分も引っかかったとき確率を計算したので、
そのあたりはフッとほくそえんでしまいましたが。
ＡＩとのつながりは、全く知らなかったので、勉強になりました。
全体を通してぼんやりベイズ統計学が分かったようで、、、でも分からないようで・・。
基礎の基礎は知れた気がします。私のような人向けなんだと思います。

8人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

てとり

知っている人は何も身につかず、知らない人も同じく・・・

2018年3月11日に日本でレビュー済み

Vine先取りプログラムメンバーのカスタマーレビュー( 詳細 )

ベイズ統計やAIなどを解説しているのですが、残念ながら少ないページ数に多くの内容を詰め込んだ結果、あまり理解が出来ない本となっています。
言うなれば、取り合えず書いている通りに覚えてください的な解説となっており、基礎から理解したい人にはあまり適さないのではないでしょうか。

特に確率分布に関してはサラリと触れる一方、その後はこの分布を利用した解説が繰り広げられ、正直文系の方にも適したという割には、あまりに不十分な内容ではないかと思います。

また、AIについて触れている箇所も残念ながら軽く触れているだけとなっており、不完全燃焼状態です。

尚、Excelの確率分布の関数の紹介は、この点については知らなかったので良かったです。

上記をまとめると、テーマは面白いのですが、不完全燃焼な内容と言った所です。

11人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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