역자의 글
들어가는 글
제1장 베이즈 통계가 뭐야?
1-1 유이와 유토의 대화
1-2 통계학은 여러 분야에 도움을 준다.
1-3 과거의 통계학과 베이즈 통계학은
무엇이 다른가?
1-4 베이즈 이론 학습을 위한 준비 과정
1-5 베이즈 통계의 역사
유이네 집에서의 대화 ① 과거의 통계학과 베이즈 통계학의 차이
제2장 확률의 네 가지 기본을 이해하자.
2-1 확률의 기본은 주사위의 눈과 같다.
2-2 동시확률과 조건부확률
2-3 곱셈정리 - 동시확률을 분해한다.
2-4 덧셈정리 - ‘어느 쪽인가’의 확률
유이네 집에서의 대화 ② 왜 밴 그림을 이용하지 않지?
제2장 강의정리
제3장 베이즈 정리를 이해하자.
3-1 베이즈 정리 - 베이즈 통계의 출발점
3-2 베이즈 정리의 사용법
3-3 베이즈 정리의 이미지
3-4 베이즈 정리의 재해석
3-5 사전확률, 우도확률, 사후확률이라는 확률
유이네 집에서의 대화 ③ 베이즈 이론은 확률이 전면으로 나온다.
제3장 강의정리
제4장 베이즈 정리를 응용하자.
4-1 날씨예보 문제
4-2 몬티 홀 문제 ① - 상금을 얻을 확률
4-3 몬티 홀 문제 ② - 베이즈 정리와의 관계
4-4 베이즈 정리의 분모 산출
4-5 베이즈 정리의 존재가치
4-6 난치병 X의 의혹 ① - 양성이라도 괜찮아?
4-7 난치병 X의 의혹 ② - 사전확률의 중요성
유이네 집에서의 대화 ④ 원인의 확률은 과거확률이다.
제4장 강의정리
제5장 이유 불충분의 원칙과 베이즈 갱신을 이해하자.
5-1 이유 불충분의 원칙 ① - 상자에서 붉은 구슬을 꺼낸다.
5-2 이유 불충분의 원칙 ② - 우선 적당한 값을 넣자.
5-3 경험을 살리는 베이즈 갱신 ① - K양의 마음
5-4 경험을 살리는 베이즈 갱신 ② - K양은 켄토를 좋아하는가?
5-5 경험을 살리는 베이즈 갱신 ③ - 자료를 활용한다.
5-6 나이브 베이즈 필터 ① - 아이돌은 괴로워?
5-7 나이브 베이즈 필터 ② -
