待望の翻訳。豊富な実例をもとに、多岐にわたる手法の理論的基礎から計算機を用いたシミュレーション手法までを網羅的に解説。研究者、実務者のリファレンスとして最適な一冊。

第１部　ベイズ推論の基礎（確率と推論
単一のパラメータをもつモデル
マルチパラメータモデル入門
漸近理論と非ベイズアプローチの関係
階層モデル）
第２部　ベイズデータ解析の基礎（モデル診断
モデルの評価、比較、拡張
データ収集を考慮に入れたモデリング
意思決定分析）
第３部　発展的な計算（ベイズ数値計算入門
マルコフ連鎖シミュレーションの基礎
効率的なマルコフ連鎖シミュレーション
モードや分布による近似）
第４部　回帰モデル（回帰モデルの導入
階層線形モデル
一般化線形モデル
頑健推測のモデル
欠測データのモデル）
第５部　非線形・ノンパラメトリックモデル（パラメトリックな非線形モデル
基底関数モデル
ガウス過程モデル
有限混合モデル
ディリクレ過程モデル）
付録