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小島寛之

完全独習ベイズ統計学入門 (日本語) 単行本（ソフトカバー） – 2015/11/20

小島寛之 (著)

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検索エンジンの予測変換機能やネットショップのリコメンド機能など、ビジネスに多用されている注目の学問「ベイズ統計学」入門の決定版。「確率」どころか「ルート」などの中学数学を忘れても理解できるよう徹底的にやさしく解説。IT業界の人や統計学に興味がある人はもちろん、すべてのビジネスパーソン必見の一冊。

本の長さ

288ページ
言語

日本語
出版社

ダイヤモンド社
発売日

2015/11/20
ISBN-10

4478013322
ISBN-13

978-4478013328
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商品の説明

内容（「BOOK」データベースより）

迷惑メールが自動的に判別されるしくみとは?先端ビジネスや医療を支える「未来を予測する統計学」を根本から解説。かけ算・わり算だけで理解できる!

著者について

小島寛之(こじま・ひろゆき)
帝京大学経済学部教授。経済学博士。専攻は数理経済学。
1958年東京生まれ。東京大学理学部数学科卒。同大学院経済学研究科博士課程単位取得退学。
著書は『使える! 確率的思考』(筑摩書房刊)『確率的発想法』(NHK出版刊)『完全独習統計学入門』(ダイヤモンド社)など多数。

登録情報

出版社 : ダイヤモンド社 (2015/11/20)
発売日 : 2015/11/20
言語 : 日本語
単行本（ソフトカバー） : 288ページ
ISBN-10 : 4478013322
ISBN-13 : 978-4478013328

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Amazon カスタマー

入門書として素晴らしい。

2019年1月10日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ベイズ統計学の知識ゼロの状態で本書を読みました。
著者の「完全独習統計学入門」の内容が素晴らしかったので、ベイス統計学の入門書として本書を選びました。
「完全独習統計学入門」同様、入門書として非常に分かりやすかったです。

前半の第一部はスラスラと頭に入ってくるのですが、第二部は理解する難易度が格段に上がります。
この点は「完全独習統計学入門」と同様で何度も読み込まないとなかなか理解できないかも。
また本書を読み進める時は、本に掲載されている図や計算を、必ず自分でも書いてみる事をオススメします。
読むだけだと分からなかったことも、手を動かして書いてみると分かった、という事は何回かありました。

この後に「道具としてのベイズ統計」を読み、手を動かした計算に慣れていこうと思います。
またベイズ統計学に関する著者の他の書籍も当たってみようかな。

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

ティンキー

モヤモヤ感をかなりスッキリできた

2020年5月5日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

kindle版で読むと字が小さ過ぎて読みづらい点で星をひとつ減らしたが、内容は満足できました。良かった点は、①一般読者向けになるべく感覚で理解するところから入っている、②成り立ちの歴史やコラムで歴史的にもスッキリ感を感じない人が多かった点が述べられている点、③数学か哲学か、というような表現で主観的確率を丁寧に説明している点、④モンティ・ホール問題に１章を割いて悩みそうな点を例題や比喩を多用してうまく説明している点だと思う。個人的には何かの本かネット情報でモンティ・ホール問題を見て、モヤモヤ感が残ったのがきっかけだった。まずはネットで検索して幾つかの記事を読んでから入ると、ボルテージが下がりにくいので途中で挫折しにくいと思う。意思決定上理論では有名な理論らしいので、これからも研究して実際の場面で活用できたら良いと思う。

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

aaa

素晴らしい良書です

2018年5月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

「データ解析のための統計モデリング入門」のベイズ推定の章から全く理解できなくなったため、こちらの本で基礎知識をつけました。図形でベイズ推定を説明するというのは画期的です。学生の頃は教授がひたすら数式を板書しているだけで、分母や分子の項がどのような意味を持っているのか全く説明がありませんでしたが、当時この本が出版されていたら授業をさぼって独習していたと思います。

7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

ベイズ推定のすばらしい入門書

2020年8月10日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

第1部は主に面積図を使って説明していますが、面積＝確率なので、非常に理解しやすいです。

ベイズ推定の魅力は、データが少なくても推測でき、データが多くなるほど正確になる性質と、入ってくる情報に瞬時に反応して、自動的に推測をアップデートするという学習機能にあります。

ベイズ推定で導かれる確率は、客観的な数値ではなく、「人間の心理」に依存する主観的な数値です。
ベイズ推定のすごさは事前確率を主観的に設定して推定することができる点です。これを「理由不十分の原理」と呼びます。「主観的」からスタートしても新たな客観的情報で「逐次合理性」により、どんどんベイズ更新されていくのです。

従来のネイマン・ピアソン統計学では、一定のリスクを踏まえたうえで「・・である」のような形式で結論を一つにしぼるのですが、ベイズ推定では、「どちらもありうるが、・・の可能性の方が高い」のような二股をかけた結論を導きます。

両方の可能性を残して、その可能性の比例関係を与えるものですから、数値を見て判断を下す仕事は、実務家に委ねられています。
不確実性の多い時代にベイズ推定が利用されている理由だと思います。つまり、厳密に間違っているより、大雑把に正しい方が役に立つということなのでしょう。

第2部は確率記号と連続型の確率分布について説明しています。有限個のタイプより、ある領域の分布として確率を扱えるので、事象の汎用性が広がります。

「ベータ分布」という確率分布図を使った高度な推定では、タイプの可能性の設定を確率密度として、事後分布と同じ分布になるような事前分布、「共役事前分布」を使うのが通例となっています。

正規分布を確率分布図として使う理由は、生物も無生物も規格外は効率性が低いので、生き残りにくいためでしょう。ただし、確率・統計の背後には「未来は過去に起こったことの再現となる」という前提が隠れています。

投資家で数学者ナシーム・ニコラス・タレブによれば、正規分布では「起こらない」と無視される稀な現象が「ブラックスワン」です。

推定に幅を持たせる区間推定は「複数信念」の一種であると考えられます。株式市場で売りも買いも見られない、いわゆる持ち合い状況は「複数信念」で説明できます。

こういう時は、小島先生によれば意思決定理論からは「マックスミン基準」を用いて「何もしない」が選ばれるそうです。余談でした。

2019年7月5日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

この本一冊でベイズ統計の基礎が学べます。

しかし、
純粋な文科系の方や数学が苦手な人は、
字が大きく読みやすいのですが図面や漫画で
解説されていないので初級と言ってもきついかもしれません。

また、
理系の方には、
物足りないかも！

それでも、
読みやすく良書です。

3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

余命2年のチーズ好き

面積図で表示してわかりやすい　まずはこの1冊から

2020年8月31日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

難しそうでとっつきにくいと思っていたベイズ統計学。わかりやすそうなこちらを購入。なるべく数式を使わないと謳っているだけに、確率を面積で図解して表現するという方法を取っている。これが初心者には直感的でわかりやすかった。他の入門書も読んだが、本書の特長の面積図は、見た目（大きさ）で理解できるよさがあり、優れている。
ベイズ統計学のエッセンスを伝えるという意味では目的を果たしているので４星。しかしこれで分かった気にはならない。あくまでベイズ統計学の取っ掛かりと考えるべきで、次のステップにつながる入り口として好適。

2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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Toshi

すばらしいの一言です

2018年5月10日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ベイズ統計の数式は今まで何度見ても理解不能だったのですが、ついにスッキリと頭に入れることができました。
本の前半部分で簡単な四角い図形を使って予習を繰り返し、ここで理解したことがそのままベイズの数式に合致していることが明確に示されています。
文章もあいまいさのないよく吟味された表現が用いられており、意味の解釈に戸惑うことがありません。
本当によい本にめぐり合いました。
著者の小島先生に感謝感謝です。

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

Pul

タイトル通り、独習のための本

2020年5月13日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

説明とセットで演習問題がある。豊富な演習問題により、解いて楽しみながら理解を深めることができる。ベイズ統計学を全くやったことのない初心者を対象とした本であり、助けられた。

1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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