さまざまな意思決定の数理や現象をＰｙｔｈｏｎで体験して学ぼう！本書は、数理的に扱える意思決定の基礎を、Ｐｙｔｈｏｎを用いたシミュレーションや分析によって実際に試しながら学ぶものです。アンカリング効果の評価法、ベイズ推定に基づいた信憑性の変化、エージェントや強化学習を適用した意思決定、不完備情報ゲーム、集団の意思決定などを解説しています。本書では、意思決定のモデルの立て方、意思の測定分析などの説明に重点を置き、計算やシミュレーションの詳細な説明よりはＰｙｔｈｏｎによる実行に基づいて学ぶ体験学習のかたちをとります。また、すべてのプログラムはＪｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ形式で配布し、読者の手もとで実行ができるようにしています。