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ベイズ統計が注目されています。MCMCという柔軟なアルゴリズムによって、あまり考えなくてもいろいろな問題が簡単に解けてしまうように宣伝されていることが一因かもしれません。しかし、その計算の背後にある原理は忘れ去られがちです。また、簡単な問題なら、誤差の大きいMCMCを使わなくても、Rの一般的な関数だけで計算できます。そのような簡単な問題を簡単なRの命令を使っていくつも解きながら、ベイズ統計の考え方の基本と、従来の方法との結果の違いを、詳しく解説しています。最後の章でMCMCを扱いますが、ここでもブラックボックスとしてではなくRの簡単なコードで実際に計算して仕組みを理解できるようにしています。

目次 ：第1章 ベイズの定理と確率;第2章 選挙の予測(2項分布);第3章 事前分布の再検討;第4章 個数の推定(ポアソン分布);第5章 連続量の推定(正規分布);第6章 階層モデル;第7章 MCMC;エピローグ;付録A Rの利用方法;付録B 確率分布に関する関数

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