恋する統計学[ベイズ統計入門]

金城俊哉秀和システム 2017-12-20

誤植が多くてAmazonの書評は散々ですが、内容は結構良いと思います。

色んな本を読んでみましたが、ぼくにとってはベイズの定理の考え方を浅く勉強するにはちょうどよい分量とレベルでした。正味6時間ほどで読み終わりました。

モンティ・ホール問題のようなスタンダードな例題だけでなく、「デートの誘いにOKしない彼女、僕への気持ちは冷めたの?」のような実際的な例題もあって楽しめました。例題が多数あって、途中の計算も丁寧に載っているので、ベイズの定理に慣れるには良いと思います。

ただ最後の章のベイズ統計については、この本だけではよく分かりませんでした。

正誤表

気付いた誤植は以下の通りです:

ページ	誤	正
40	$$U={1, 2, 3, 4, 5} $$	$$U = {1, 2, 3, 4, 5, 6}$$
44	$$ \left(\frac{1}{4}\right)^4 \left(\frac{4}{3}\right)^1 $$	$$\left(\frac{1}{4}\right)^4 \left(\frac{3}{4}\right)^1 $$
53	60%が入塾していて、残り40%の人が辞退	30%が入塾していて、残り70%の人が辞退
53	0.6の確率で入塾するが0.4の確率で辞退する	0.3の確率で入塾するが0.7の確率で辞退する
77	陽性という「結果」あから	陽性という「結果」から
86	男性29.7%、女性9.7%	男性32.2%、女性10.5%
89	$$\fallingdotseq 0.17 = 17\%$$	(←削除)
127	Bが処刑されてしまう	Bが釈放されてしまう
139	P(A君が「好き」\|デートの「誘いを受ける」)	P(A君が「ふつう」\|デートの「誘いを受ける」)
162	$$\frac{60\times 1 + 7 \times 2 + \cdots}{10}$$	$$\frac{6\times 1 + 7 \times 2 + \cdots}{10}$$
168	$$ f(b) – F(a)$$	$$F(b) – F(a) $$
171	P(「表が出る確率」\|θのコインが得られる確率)=	P(θのコインが得られる確率\|「表が出る確率」)=
181	θがし、	θが