図解・ベイズ統計「超」入門 の商品レビュー

涌井貞美【著】

2024/05/14

少なくとも今まで読んだベイズ理論の本の中では一番わかりやすいと思えた。
直感と異なるためとっつきづらいところを図を使って直感に近づけてくれたのがありがたい。
関連書籍をもっと読みたくなる本でした。

2023/05/18

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…。

2022/10/14

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。

2022/05/30

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

2020/08/26

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）。
続きはこちら↓
https://flying-bookjunkie.blogspot.com/2020/08/blog-post_26.html
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2020/02/08

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）。

2019/08/22

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)

2019/05/29

　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。

2019/01/15

20190114読了

最近機械学習を勉強してるので、その関連でベイズの理解を深めようとした。
マンガでわかりやすく書いてくれようとしているが、実践に適用するためには慣れが必要そうに感じた。

2021/02/05

詳細は、『あとりえ「パ･そ･ぼ」の本棚とノート』をご覧ください。
　→　http://pasobo2010.blog.fc2.com/blog-entry-1604.html

ベイズ統計を勉強中、と言っても超初心者。
この本はすごくいいと思いました！
イラストや登場人物の会話形式などがとっつきやすいだけでなく、数式もきちんと書かれています。
章ごとのまとめをみて、一体何をやったのかが把握できるようになっているのもいい！

ベイズの定理の基本がしっかり説明された後、
応用問題を解く場合には、それにあわせて式が具体的な表現に書き換えられ、答えを導き出すまでが省略せずに書かれています。
自分で問題を作って解いてみるときにこれはすごく役に立つと思います。

第５章「ベイズの更新」の説明は、ベイズの定理もそうですが、それ以前に
　Ｋ子さんがケン君を好き（・普通・嫌い）かと、２回のデートの印象（良・悪）を、分析する手法が新鮮で、なるほどと思いました。
　一方、ベイズ定理といえばメールフィルターですが、本書では「ナイーブベイズフィルター」の説明が書かれています。　わかったような、納得いかないような・・・。　!!（＞д＜）ノ

今は読んだ直後なので、少しわかった気分ですが、すぐ忘れてしまいそう。
何度も基本に立ち返り、この本を読み返したいと思います。

とりあえず、他の本も読み比べて　一番いいと思った本を購入します。　（*^_^*）♪

2016/08/09 　予約　8/16　借りて読み始める。　9/23　読み終わる。

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)
「二度あることは三度ある」は本当だった！

内容　：
確率論をベースにし、「融通がきく」「経験を生かせる」という特長をもつベイズ統計。
その基本から、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扱う方法までを、イラストを交えた会話形式で解説する。

内容紹介
「ベイズ統計」は、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。

【この本の内容(一部)】
●　従来の統計学とベイズ統計はどう違う?
●　確率の基本はサイコロの目
●　ベイズの定理の使い方は?
●　「モンティ・ホール問題」とは?
●　「難病Xの疑い」とは?
●　「理由不十分の原則」とは?
●　経験を活かせる「ベイズ更新」ってなに?
●　「ナイーブベイズフィルター」とは?
●　「分散」は、広がりの目安
●　正規分布とベイズ統計学

目次　：
★第1章 「ベイズ統計」ってなんだろう?
「ベイズ統計」は、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。
ベイズ統計とはなんなのか、ベイズ統計は従来の統計学となにが違うのかを解説しましょう。

★第2章 確率の「4つの基本」を押さえよう
ベイズ統計を理解するのに欠かせない、
「同時確率」「条件付き確率」「乗法定理」「加法定理」という確率の4つの基本を解説します。

★第3章 「ベイズの定理」を理解しよう
ここでは、ベイズの定理を解説しながら、より実際の事象にあてはめやすく、
使いやすくなるようアレンジしていきます。

★第4章 「ベイズの定理」を応用しよう
第4章ではベイズの定理に「天気予報」「モンティ・ホール問題」「難病Xの疑い」
という具体例をあてはめながら、ベイズの定理の「威力」を解説します。

★第5章 「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」を理解しよう
ベイズ統計の「融通が利く」という特長を生み出している「理由不十分の原則」と、
「経験を活かせる」という特長を生み出している「ベイズ更新」を解説します。

★第6章 「ベイズ統計学」を理解しよう
「確率変数」「確率分布」「平均値」「分散」「標準偏差」「確率密度関数」
の意味を確認しながら、ベイズ統計学を理解しましょう。

★第7章 正規分布データをベイズ統計で分析しよう
ベイズ統計が正規分布データをどのように分析するのか解説しましょう。

著者　：　涌井 貞美