基礎からのベイズ統計学

発行

2015

ページ数

228 ページ

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『基礎からのベイズ統計学』とは

ベイズ統計の理論的基礎から実装までを体系的に解説した専門書。頻度主義統計との違いを明確にしながら、確率分布の更新メカニズムや事前分布の選択といった実践的課題に向き合う。統計モデリングに数学的厳密性を求める研究者や、確率的推論の本質を理解したい技術者向け。確率論の前提知識がないと理解が困難な部分が存在する。

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この本でよくあるつまずき

• ・事前分布の設定根拠が直感的に理解しづらく、恣意性の問題で立ち止まりやすい
• ・ベイズ更新式の数学的導出過程で、積分計算や確率の条件付け操作に混乱する
• ・複雑なモデルでの計算不可能性（周辺尤度の評価）に直面し、MCMC等の近似手法への橋渡しがぎこちなく感じられる

この本の実践ポイント

理論習得後は、小規模なデータセットで手計算可能なベイズモデル（二項分布や正規分布の共役性を活用したもの）から始める。その後、R や Python のベイズ統計パッケージ（Stan、PyMC など）を使い、書籍の事例を再現しながら事前分布の感度分析を行うことで、理論と実装のギャップを埋めやすくなる。

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豊田秀樹 について

『基礎からのベイズ統計学』の著者。専門書・IT・学術分野の著作で知られています。 dokkaiでは豊田秀樹の著作を題材にした講座のリクエストや読みたい登録ができます。