ASAHIネット(http://asahi-net.jp )のjouwa/salonからホットコーナー(http://www.asahi-net.or.jp/~ki4s-nkmr/ )に転載したものから。
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http://iiyu.asablo.jp/blog/2012/05/26/6457386
史上最強図解これならわかる！ベイズ統計学、多変量データ解析法―心理・教
育・社会系のための入門
で紹介した
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4816351817/showshotcorne-22/
史上最強図解　これならわかる！ベイズ統計学 [単行本]
涌井 良幸 (著), 涌井 貞美 (著)

　猛暑でクソ暑いのに、いやいや、クソ暑いから脳が煮えた麻婆豆腐になって
発作が出たのか、これ、買って勉強した。
--- ここから ---
8ページにあるベイズの定理の公式が、いきなり、間違っている。分母のB(B)
は、P(B)でしょう。こういう基本公式で、こんな誤植があると、不安だなあ。
--- ここまで ---　
と書いたが、大変にわかりやすく、ここ以外は、目立った間違いはない。
　トランプからある条件でカードを選ぶ確率や、壺から赤玉を取り出す確率な
ど、何度も何度も同じ例題で、手を変え品を変え、どういう考え方で、条件付
き確率を理解すればいいのか、徹底的に説明してある。
　さすがに数学ができんおれでも、だんだん、体でわかるようになった。
　前半では、そんな具合に体に条件付き確率を叩き込むことで、ベイズの定理
が頭ではなく、体でわかるようにして。後半では、ベイズの応用に進んでいく。
　我々の業界の人間なら、ずっと昔、LisperのPaul Graham(ポール・グレアム)
が、ベイズの理論を応用してスパムメールのフィルターを作ったことは知って
いるだろうが、ほかにも、あれこれ応用が出てくる。
　この辺、ちょっと食い足りない気はするが、初めてベイズに触れる入門書で、
あまり高度なことまでやっても、消化不良だもんね。
　まず、手取り足取りで、最初にベイズに触れるには、いい本と思う。

　さあ、条件付き確率がわかったら、次は、乳がん検査の数理だな。

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Peter Seibel著「Practical Common Lisp」(Apress)