【読書】図解・ベイズ統計「超」入門

読んだ本

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)

学んだこと

ベイズの定理について

• 確率の基本
• 同時確率
• 条件付き確率
• 情報定理
• ベイズの定理について(事前確率、尤度、事後確率)

ベイズの定理を活かした問題

• モンティ・ホール問題
• 難病xの疑い

ベイズの定理の特徴

• 理由不十分の原則
• ベイズ更新
• ナイーブベイズフィルターの仕組み

新旧のデータなどによって、確率が変わるという事象は、高校の時に学習した確率の考え方と少し違うように感じ、考え方が面白いなと感じました。

統計学への応用

• 確率変数
• 確率分布
• 分散、標準偏差
• 確率密度関数

応用分野

ベイズ統計学を使って正規分布データを解析したりすることで、下記のようなデータ分析ができるようです。

• マーケティング理論
• ゲーム理論
• 人工知能
• 意思決定の理論
• ベイジアンネットワーク

感想

ベイズの定理、ベイズ統計学の基本的なことについて学ぶことができました。

まだ統計学の実践レベルの内容については、そこまでよく分かっていないです。

大学のときに確率・統計の論文を読んで、理論的なところを理解しきれずに挫折した記憶があるため、論文を読めるレベルになってみたいです。