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こんにちは！
この記事では、以下のような疑問にお答えします。
読者の方データ分析の仕事でベイズ統計という言葉をよく聞くけど、普通の統計と何が違うのか、どこから学べばいいのか分かりません…
ぼくベイズ統計は「データを得るたびに考えを更新していく」統計です。図解の入門書で考え方をつかんでから、実践書に進むのがおすすめですよ。
この記事の内容
ベイズ統計は、手元のデータと事前の知識を組み合わせて、原因や確率を推定していく統計の考え方です。迷惑メールの判定や需要予測、A/Bテストの評価など、AIやデータ分析の現場で幅広く使われています。
一方で、大学で学ぶ一般的な統計とは考え方が違うため、最初は「事前分布」「事後分布」といった言葉にとまどう人も多い分野です。
この記事では、ベイズ統計の考え方をつかむ本、理論をしっかり学ぶ本、RやPythonで実践する本の3段階に分けて、おすすめの本を紹介します。
- ベイズの定理と「考えを更新する」という発想を、数式に頼りすぎずに理解できる
- 事前分布・事後分布など、ベイズ統計の基本的な仕組みを体系的に学べる
- RやPythonを使って、実際のデータでベイズ統計モデリングに挑戦できる
この記事を書いた人
それでは、中身に入っていきましょう！
ぼくベイズ統計は、最初から数式を完璧に追う必要はありません。まずは図や例で「何をしているのか」をつかむことを優先しましょう。
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ベイズ統計の考え方をつかむ本
いちばんやさしいベイズ統計入門 「結果」から「原因」を探し出す
ベイズ統計の基本を、できるだけやさしく解説した入門書です。
結果から原因を探る、というベイズ統計ならではの考え方を、身近な例を使って順を追って学べます。
難しい数式をなるべく使わずに説明しているので、統計に苦手意識がある人でも読み進めやすいのが特徴です。
ベイズ統計に初めて触れる人の最初の1冊としておすすめです。
図解・ベイズ統計「超」入門
ベイズ統計の考え方を、図をたくさん使って解説した新書です。
ベイズの定理や、データを得るたびに確率を更新していく流れが、図で直感的に理解できるようになっています。
コンパクトな新書なので、通勤時間などに少しずつ読み進められるのもうれしいポイントです。
文章や数式だけでは分かりにくいと感じる人が、イメージをつかむのに向いています。
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理論をしっかり学ぶ本
完全独習 ベイズ統計学入門
ベイズ統計学を、独学でしっかり理解できるように丁寧に解説した入門書です。
基礎的な数学から出発して、ベイズ推定の考え方を一歩ずつ積み上げていく構成になっています。
計算の流れを省かずに説明しているので、「なぜそうなるのか」を自分の手で確かめながら学べます。
入門書で考え方をつかんだあと、理論をきちんと理解したい人に向いています。
改訂版 入門ベイズ統計
ベイズ統計の基本から、意思決定への応用までを解説した入門書の改訂版です。
ベイズの考え方が、不確かな状況でよりよい判断をするためにどう役立つのかを学べます。
2024年に改訂された版なので、比較的新しい内容で学べるのもポイントです。
データ分析の結果を、ビジネスの意思決定につなげたいITコンサルにもおすすめです。
RやPythonで実践する本
RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門
ポチップ
統計ソフトのRと、ベイズ統計のためのツールStanを使って、ベイズ統計モデリングを実践的に学べる本です。
簡単なモデルから少しずつ複雑なモデルへと進んでいくので、手を動かしながら無理なく理解を深められます。
実際のデータ分析でベイズ統計をどう使うのか、その流れを体験できるのが大きな魅力です。
データ分析の仕事でベイズ統計を使えるようになりたい人におすすめです。
Pythonによる ベイズ統計学入門
ポチップ
Pythonを使って、ベイズ統計学の基本を学べる入門書です。
ベイズ統計の理論とあわせて、Pythonでの実装方法が解説されているので、学んだ内容をすぐに試せます。
ふだんPythonでデータ分析をしているSEやデータサイエンティストにとって、取り組みやすい1冊です。
Pythonの基本が分かっていて、ベイズ統計を実務で使ってみたい人に向いています。
さいごに
ベイズ統計は、AIやデータ分析の土台として、ますます重要になっている考え方です。
まずは図解の入門書で考え方をつかみ、理論の本で仕組みを理解し、最後にRやPythonの本で実際のデータを使って試してみてください。
ベイズ統計が分かると、データから導いた結果を、自信を持って説明できるようになりますよ。
ではまた！
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