１　ベイズ統計学の基礎（ベイズ的推論
事前分布　ほか）
２　モンテカルロ法（サンプリングの基本アルゴリズム
モンテカルロ積分　ほか）
３　マルコフ連鎖モンテカルロ法（マルコフ連鎖
メトロポリス―ヘイスティングス　ほか）
４　ベイズモデルへの応用１（線形回帰モデル
モデルの診断・選択　ほか）
５　ベイズ・モデルへの応用２（プロビット・モデルとトービット・モデル
分位点回帰モデル　ほか）

ＭＣＭＣ法の解説を中心にベイズ統計の基礎から各種モデルへの適用まで標準的内容を丁寧に解説。