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いまなぜベイズ統計なのか？ふつうに使われている統計学は数学的、技術的でややもすると無味乾燥のものであるのに対して、ベイズ統計は結果から原因を探ろうとする、より人間の感覚に近い、幅広く理念的側面をもっているのが特徴である。１８世紀の数学者Ｔｈｏｍａｓ　Ｂａｙｅｓが提唱したこの考え方は、いま統計的意思決定の理論として幅広い応用を得て、近ごろますます注目を浴びている。本書は、理論の理解はもとより幅広い応用例まで、初心者向けにわかりやすく解説したものである。

目次 ：ベイズの定理；ベイズ決定の基礎；社会的リスクと決定；ベイズ判別問題とパターン認識；情報検索とベイズ決定；線型回帰モデルのベイズ推定；ベイズ更新とカルマン・フィルター；医学とベイズ決定；医薬とベイズ統計学；信頼性とベイズ統計学；イメージ・プロセシングとベイズ定理；ベイジアン・ネットワーク入門

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