R で楽しむベイズ統計入門(アール デ タノシム ベイズ トウケイ ニュウモン)

ベイズ統計が注目されています。 MCMC という柔軟なアルゴリズムによって、あまり考えなくてもいろいろな問題が簡単に解けてしまうように宣伝されていることが一因かもしれません。しかし、その計算の背後にある原理は忘れ去られがちです。また、簡単な問題なら、誤差の大きい MCMC を使わなくても、 R の一般的な関数だけで計算できます。そのような簡単な問題を簡単な R の命令を使っていくつも解きながら、ベイズ統計の考え方の基本と、従来の方法との結果の違いを、詳しく解説しています。最後の章で MCMC を扱いますが、ここでもブラックボックスとしてではなく R の簡単なコードで実際に計算して仕組みを理解できるようにしています。

頻度主義の統計をひと通り学んだあと、ベイズ統計に足を踏み入れようとして「事前分布」「 MCMC 」といった概念の壁に突き当たる人は少なくありません。本書は R のコードを実際に動かしながら、そうした壁を一段ずつ低くしていく構成をとっています。著者の石田基広氏と奥村晴彦氏はいずれもテキストマイニングや統計教育の分野で著作を持つ研究者であり、理論の背景を丁寧にほぐしつつも冗長になりすぎない解説が特徴です。

扱う範囲はベイズの定理の導入から始まり、二項分布・正規分布を題材にした事後分布の計算、 MCMC によるサンプリングの仕組みへと段階的に進みます。数式だけではイメージしにくい事後分布の振る舞いを、 R のグラフ描画で視覚的に確認できる点が理解の助けになります。 Stan や JAGS のような専門ツールに進む前段階として、ベイズの考え方を体で覚えるための一冊です。

大学初年度程度の確率・統計の知識と、 R の基本操作ができる方であれば十分に読み進められます。逆に言えば、統計の基礎がまったくない段階で手に取ると苦しいため、頻度主義の入門書を一冊終えたあとに開くのが無理のない順序です。