Triad sou.

入門ベイズ統計―意思決定の理論と発展

中古で買ってみたら結構新しい本でした。
難易度としてはさほど高くないと思います。珍しくタイトルに入門がついていて、ホントに入門っぽい本ですね。
カルマン・フィルターの話は結構面白かったです。


Bayesianは、確率の定義が自然じゃないとか、Frequentistの方法には限界がある、とか良く書きますよね。
でも、データ解析を使うときにそんなこと気にする事はあまりないと思います。
いくら結果から原因を探る方が自然と言っても、正しいかどうか分からない数学モデルを入れ込む必要があるわけですし。
数学的に許容できて、使いやすくて、それなりにうまくいく方法なら誰でも好んで使うはずです。
"ベイズ的アプローチか頻度的アプローチのどちらかを使うと全然ダメ"っていうタイプの解析を説明する事に力を割いた方が建設的な気がしますけどね。