ベイズ法は、生態学が扱うような様々な形式をもつデータに対して、柔軟に対応する統計方法である。その点、ネイマンやピアソンらの確立した頻度主義的統計学のように、方法の形式に合わせてデータを採集しなければならない統計学とは異なる。これから生態学的研究を行おうとする若い学生、研究者にとって、ベイズ法は必須のデータ解析法になりつつある。 　本書は、生態学のデータを解析しようとする学生、教員、研究者、技術者、その他の関係者にベイズ法を解説する入門書である。近年、コンピュータシミュレーション技術の発達と相まって、ベイズ解析の解を手軽に求めることができるようになった。そのため、欧米では、生態学のデータをベイズ法で解析する方法を推奨する本が、数多く出版されるようになっている。しかし、残念ながら日本では、まだ、そのようなよい解説書は見当たらない。本書は、日本の生態学関係者への入門書として、ベイズ解析を分かりやすく説明し、現場での数多くのデータ解析例を紹介するものである。 〔原著　Bayesian Methods for Ecology（Cambridge University Press、2007）〕 1　はじめに 2　統計的方法への批評 3　平均と頻度の分析 4　良いモデルとはどのようなものか？ 5　回帰と相関 6　分散分析 研究事例 7　標識再捕法による解析 8　カエルへの標識効果 9　個体群動態 10　主観的事前分布 11　結論 A　WinBUGSを実行するための手引き B　確率分布 C　MCMCアルゴリズム 引用文献 索引