統計と確率は，専門家のみならず，現代社会で暮らしていくすべての人にとって，実生活で役に立つ重要な知識です。 　「この割引キャンペーンは，ほんとうに得なのだろうか?」，「この平均値は，実態をあらわしているのだろうか?」，「この食べ物と健康の因果関係はほんとうにあるのだろうか?」……。日常のさまざまな場面で，データを正しく読み解き，合理的な判断をするために役立つのが，統計や確率の考え方なのです。 　「ゼロからわかる統計と確率 ベイズ統計編」と題された本書では，AI（人工知能）や医療，科学研究などにも応用されているベイズ統計を中心に，統計と確率の知識をわかりやすく紹介していきます。ぜひご覧ください! プロローグ 1 現状を分析する統計学 統計学とは何か 平均値 分散と標準偏差 偏差値 正規分布 標本調査 検定 相関係数 シンプソンのパラドックス 相関分析・回帰分析 ベンフォードの法則 統計学のまとめ Column1　投資のリスクは標準偏差ではかる 2未来予測に使える確率 確率とは何か 大数の法則 積の法則と和の法則 順列と組み合わせ 余事象の確率 出会いの確率 期待値 1〜2 ランダム・ウォーク 確率のまとめ Column2　ツキは存在するのか？ Column3　変則ジャンケンカード ゲームで勝つ確率 3原因を探るベイズ統計学 2人の子供の問題 トーマス・ベイズ ベイズの定理 壺の問題 3囚人問題 3囚人問題の解答 感染症の検査 偽陽性と真陽性 再検査の意味 目撃者の証言 食中毒の感染源 オオカミ少年 ベイズ更新 迷惑メール 不明機の捜索 ベイジアンネット 医療への応用 AI・ITとベイズ 科学研究とベイズ ベイズ脳仮説 Column4　フランスの数学者ラプラスによって 「ベイズの定理」は確率論の基礎となった Column5 　「異端」とみなされたベイズ統計学を 20世紀に再興した統計学者たち Column6　ベイズ統計を駆使した「暗号解読」が 第2次世界大戦の終わりを早めた 4未来を予測する数理モデル 数理モデルとは 数理モデルのつくり方 数理モデルと自然科学 仕事と睡眠不足 自然渋滞 クラスタリング 生態系の数理モデル 行列の数理モデル 群れのモデル 行動の強化学習モデル 複雑ネットワーク 数理モデルの推定とは ベイズモデリング Topics 　数理モデルで考える 「新型コロナ」は どうすれば終息できるか