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ベイズ統計を推理ストーリーで学ぶ
本書は、ベイズ統計のポイントを推理ストーリーによって、紹介している本です。ベイズ統計の目的やデータの扱い方、計算の手順などが、殺人事件の推理とリンクさせて説明されています。ある程度の数学の基礎知識を持っていないとついていけない内容になっています。
本文デザイン/増田佳明(next door design)
本文図版/朝日メディアインターナショナル
もくじ
まえがき
第Ⅰ部 推理編
第1章 ベイズ警部、殺人事件を捜査する
1.1 美しい田舎町で起きた殺人事件
オープンガーデンとは?
ニュートンとリンゴの木
1.2 ロンドン警視庁鑑識課
1.3 ベイズ警部、捜査開始
プロファイリングとは?
第2章 ベイズ警部、データを収集する
2.1 ベイズ警部の聞き込み捜査
データ収集の方法
アンケート調査法と聞き取り調査法
名義データのときはダミー変数を!
2.2 3人の容疑者
第3章 ベイズ警部、関連性について考える
3.1 殺害方法と性別の関連性は?
殺人事件の手口に男女差がある?
3.2 “関連がない”ということ!
競馬のオッズ
3.3 オッズとオッズ比で悩む
オッズの定義
オッズ比の定義
3.4 オッズ比と“独立である”ということ!?
独立の定義
3.5 モース教授、独立性の検定をおこなう
「検定統計量14.286は棄却域に入っている」とは?
3.6 決定木とはなんの木??
第4章 ベイズ警部、予測確率を計算する
4.1 因果についての大考察
ビッグフット事件
単回帰分析
2変数x,yのデータ
散布図
相関係数
Excelによる相関係数の求め方
単回帰式とExcelの「分析ツール」
4.2 重回帰式でつまずく
多変量解析
4.3 バーナビ教授によるロジスティック回帰式
ロジスティック回帰式の性質
4.4 ベイズ警部、毒殺の予測確率を計算する
表4.4.4の見方
4.5 ニューラルネットワークによる頭痛
ニューラルネットワーク
第5章 ベイズ警部、原因の確率を計算する
5.1 古びた教会にたたずむ
ヨーロッパ中世一暗黒の時代一
トーマス・ペイズ
5.2 古文書の発見と解読
2×2クロス集計表についての一言
5.3 古文書のさらなる解読
5.4 原因の確率?結果の確率?
5.5 ベイズ警部のルール一その1ー
ペイズ警部のルール一その1一
5.6 ベイズ警部のルール一その2一
表5.6.2についての注意
ペイズ警部のルール一その2ー
5.7 確率で真犯人をつきとめる!?
ペイズ警部のルール一その3一
確率の意味
5.8 エピローグ
第Ⅱ部数学編
第6章 ベイズの定理を理解する
6.1 確率の定義一ベイズの定理への道一
確率の定義一その1一
確率の定義一その2一
確率の定義一その3一
確率の定義一その4一
多数回の実験に基づいた確率の定義
確率の求め方
試行と事象の定義
大学数学での確率の定義
6.2 ベイズの定理
