ふつうに使われている統計学は数学的でややもすると無味乾燥のものであるのに対して、ベイズ統計は結果から原因を探ろうとする、より人間の感覚に近い、幅広く理念的側面をもっているのが特徴である。１８世紀の数学者トーマス・ベイズが提唱したこの考え方は、いま統計的意思決定の理論として幅広い応用を得て、ますます注目を浴びている。本書は、理論の理解はもとより幅広い応用例まで、初心者向けにわかりやすく解説したものである。１５年振りの改訂で内容がさらに充実。

第１章　ベイズの定理
第２章　ベイズ統計学の基礎
第３章　ベイズの定理の発展
第４章　情報と決定
第５章　パターン認識とベイズ判別問題
第６章　ベイズ階層モデル
第７章　ベイジアン・ネットワークの原理
第８章　ベイズ統計学とカルマン・フィルター
第９章　医学とベイズ意思決定
第１０章　医薬とベイズ統計学
第１１章　事後分布のシミュレーション
第１２章　ベイズ情報統計学の発展
第１３章　シンギュラリティとコンピューティングの将来