# 厳選8冊！ベイズ統計学を勉強する上でおすすめな本・参考書をご紹介！ > 当サイト【スタビジ】の本記事では、現在ホットな分野である「ベイズ統計学」を学ぶ上でオススメな本をまとめていきます！ベイズ統計学は奥が深く難解な数式も多く登場します。まずはライトに全体像がつかめる書籍から勉強しましょう！ - URL: https://toukei-lab.com/%e5%8e%b3%e9%81%b88%e5%86%8a%ef%bc%81%e3%83%99%e3%82%a4%e3%82%ba%e7%b5%b1%e8%a8%88%e5%ad%a6%e3%82%92%e5%8b%89%e5%bc%b7%e3%81%99%e3%82%8b%e4%b8%8a%e3%81%a7%e3%81%8a%e3%81%99%e3%81%99%e3%82%81%e3%81%aa - 公開: 2022.11.29 / 更新: 2024.11.14 - サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com） :::talk{who="umatan"} 当サイト【スタビジ】の本記事では、現在ホットな分野である「ベイズ統計学」を学ぶ上でオススメな本をまとめていきます！ベイズ統計学は奥が深く難解な数式も多く登場します。まずはライトに全体像がつかめる書籍から勉強しましょう！ ::: こんにちは！ 大学院で主にベイズ統計学に関する研究をしていたウマたん([@statistics1012](https://twitter.com/statistics1012?lang=ja))です。 現在は独立してデータサイエンティストとして働いています。 ベイズ統計学は基本はシンプルですが非常に奥が深い分野！ :::talk{who="robotan"} ベイズ統計学は難しいイメージがあるなー！ ::: :::talk{who="umatan"} 確かに難しいことは間違いないんだけど、勉強方法を間違えなければ問題なく学習できるよー！ ::: この記事ではベイズ統計学を勉強する上で絶対におすすめしたい本をご紹介します！ ## ベイズ統計学ってなに？ ![](/wp-content/uploads/2019/04/52ceff2ccf51b6465679ab4c976fc8b0_s.jpg) **ベイズ統計学**って知っていますか？ ここ最近になって脚光を浴びている分野です。 実は最近何かと聞くAIによる自動運転技術にもベイズ理論をベースにしたカルマンフィルターという手法が用いられているんです！ また、迷惑メールのフィルタリングにもベイズ理論が用いられています。 今では実世界の様々なところで適用が進んでいるベイズ統計学ですが、最近まで日の目を浴びることはありませんでした。 そんなベイズ統計学の歴史と詳しい説明に関して以下の記事で取り上げていますので気になる方はご覧ください！ :::talk{who="umatan"} 統計学の基本をしっかりと抑えた上で学んでいこう！ ::: ## ベイズ統計学　おすすめ本 そんな流行りのベイズ統計学ですが、イメージはつかみやすいのですが、数式展開が多く、いきなり悪書にあたってしまうと途中で勉強を頓挫してしまうことが少なくありません！ そこでこの記事ではベイズ統計学の勉強を頓挫しないようなおすすめ本をご紹介します！ ### 異端の統計学　ベイズ ::product[異端の統計学 ベイズ]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/B07NDS6HWR?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/41aW2aAA2wL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/B07NDS6HWR?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" kindle="https://www.amazon.co.jp/dp/B07NDS6HWR?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E7%2595%25B0%25E7%25AB%25AF%25E3%2581%25AE%25E7%25B5%25B1%25E8%25A8%2588%25E5%25AD%25A6%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"} こちらはベイズ統計学の苦難の歴史と現代に応用されている背景などを紹介している読み物です。 **統計学を全く勉強したことのない方**でも読めます。ベイズ統計学に興味を持つ最初のきっかけとして読んでおくと良いかもしれません。 絶対に読まなくてはいけない本ではありません。 ### 完全独習　ベイズ統計学入門 ::product[完全独習 ベイズ統計学入門]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4478013322?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/41dHnM6jV7L._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4478013322?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E5%25AE%258C%25E5%2585%25A8%25E7%258B%25AC%25E7%25BF%2592%25E3%2580%2580%25E3%2583%2599%25E3%2582%25A4%25E3%2582%25BA%25E7%25B5%25B1%25E8%25A8%2588%25E5%25AD%25A6%25E5%2585%25A5%25E9%2596%2580%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"} やっぱり完全独習シリーズは圧倒的に読みやすいですね！ベイズ統計学のイメージをつかむために非常に有用な本です。 もしベイズ統計学を勉強しようとしているけどどの本で勉強したら良いかわからないなら迷わずこちらの本を取って下さい！ ### 道具としてのベイズ統計学 ::product[道具としてのベイズ統計]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4534046472?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/51W3N3YV5hL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4534046472?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E9%2581%2593%25E5%2585%25B7%25E3%2581%25A8%25E3%2581%2597%25E3%2581%25A6%25E3%2581%25AE%25E3%2583%2599%25E3%2582%25A4%25E3%2582%25BA%25E7%25B5%25B1%25E8%25A8%2588%25E5%25AD%25A6%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"} 「完全独習　ベイズ統計学入門」で簡単なイメージをつかんだ後はこちらの道具としてのベイズ統計学を読んで実際にペンを動かして自分で計算してみましょう。 具体的な例もとにベイズ推定からMCMCまでの計算をすることができます。 イメージをつかんだあとにそのままプログラミング言語を使った解析に行くのではなくここで手をつかって計算しておくことは非常に重要なステップです。 ### データ解析のための統計モデリング入門 ::product[データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/400006973X?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/41RtTklVDtL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/400006973X?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E3%2583%2587%25E3%2583%25BC%25E3%2582%25BF%25E8%25A7%25A3%25E6%259E%2590%25E3%2581%25AE%25E3%2581%259F%25E3%2582%2581%25E3%2581%25AE%25E3%2583%25A2%25E3%2583%2587%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B0%25E5%2585%25A5%25E9%2596%2580%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"} ベイズ統計学を勉強する上では絶対名前ががあがる名著です。 [線形モデリング](/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB)からベイズにおけるモデリングまで理解が進みます。伝統的な統計学とベイズ統計学を関連付けながら包括的に理解することができるでしょう。 ある程度ベイズを理解した上で読むと良いでしょう。レベル的には中級者くらいでしょうか。Winbugsを使ったコードが載っていますが、基本的には実装しなくて良いです。 次に紹介する[Stan](/stan)の方がベイズの記述には向いているのでそちらを使って実装することをオススメします！ ### StanとRでベイズ統計モデリング ::product[StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4320112423?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/416xdqDozvL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4320112423?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2FStan%25E3%2581%25A8R%25E3%2581%25A7%25E3%2583%2599%25E3%2582%25A4%25E3%2582%25BA%25E7%25B5%25B1%25E8%25A8%2588%25E3%2583%25A2%25E3%2583%2587%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B0%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"} ベイズモデリングを行うStan言語の分かりやすい書籍は数少ないので非常に参考になります！ ベイズ統計学をRとStanを用いて非常に分かりやすく学べるので、ある程度Rもつかいこなせるようになり、ベイズ統計学に関しても理解してきた段階で取り組んでみると良いでしょう！ Stanは内部でMCMCを行うためデータセットによってはモデル構築に非常に時間がかかります。 気長に待ちましょう。 ちなみにPythonとStanなら以下の[Udemy](https://trk.udemy.com/N9qrr2)講座がめっちゃオススメ！ :::ref [【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門](https://trk.udemy.com/N9qrr2) ::: 数少ないPythonとStanを組みあわせて学べる教材になっています。 Pythonの勉強に関しては以下の記事でまとめているので参考にしてみてください！ ### 基礎からのベイズ統計学 ::product[基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4254122128?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/51AThmXRaHL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4254122128?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E5%259F%25BA%25E7%25A4%258E%25E3%2581%258B%25E3%2582%2589%25E3%2581%25AE%25E3%2583%2599%25E3%2582%25A4%25E3%2582%25BA%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"} こちらは、MCMCに関して詳しく記述されている他、Stanに関する実装例も載っていて先ほどのStanとRでベイズ統計モデリングを深めるのにもってこいです。 ただ、終盤の理論などは難しくMCMCを直観的に理解してイメージした後に取り組むと良いでしょう。 ### PRML上・下 ::product[パターン認識と機械学習 上]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4621061224?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/41O0QFyTHJL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4621061224?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E3%2583%2591%25E3%2582%25BF%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E8%25AA%258D%25E8%25AD%2598%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"} ::product[パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4621061240?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/418MuoJetFL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4621061240?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E3%2583%2591%25E3%2582%25BF%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E8%25AA%258D%25E8%25AD%2598%25E3%2581%25A8%25E6%25A9%259F%25E6%25A2%25B0%25E5%25AD%25A6%25E7%25BF%2592%2B%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"} この本の原著が**Pattern Recognition and Machine Learning**なので通称PRMLと呼ばれています。 ベイズ理論を軸にして[機械学習](/machine-learning-fresh)など様々な手法を詳細に教えてくれる名著です。正直内容は難解で完全に上級者向けです。 僕自身も読もうと思って完全には読んでないです。 ただ、分からないことがあったときに他の書籍では載っていないようなこともこの書籍には載っていたりするので1冊持っていると良いと思います。 ## まとめ ベイズ統計学は、**非常に深い分野でありかつ様々な他の分野にも展開している広い分野**です。 難解な箇所もありますが、ベイズ統計学を理解することで他の分野の理解にもつながるので勉強することをおすすめします。 特に中盤で紹介したデータ解析のためのモデリング入門は目から鱗の内容ですので是非読んでください！ ::product[データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/400006973X?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/41RtTklVDtL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/400006973X?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E3%2583%2587%25E3%2583%25BC%25E3%2582%25BF%25E8%25A7%25A3%25E6%259E%2590%25E3%2581%25AE%25E3%2581%259F%25E3%2582%2581%25E3%2581%25AE%25E3%2583%25A2%25E3%2583%2587%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B0%25E5%2585%25A5%25E9%2596%2580%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"} ベイズ統計学は難解なので、動画を使った学習もオススメです！ ベイズが学べる[Udemy](https://trk.udemy.com/N9qrr2)の以下の講座がめっちゃオススメ！ [![Udemy　コース　PythonとStan](/wp-content/uploads/2020/04/udemy-python9-min.jpg)](https://trk.udemy.com/N9qrr2) :::ref [【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門](https://trk.udemy.com/N9qrr2) ::: 数少ないPythonとStanを組みあわせて学べる教材になっています。 Stanを学べる教材は少ないので、もしPythonを使ってStanを実装してみたいなら必ずチェックしておいてください！ ベイズ推定に必要なMCMCなどについても詳しく解説してくれますよ！ 以下の動画でベイズ統計学のおすすめ本については紹介していますよ！ ::youtube{#vmysOm7rVGE} 統計学全般のオススメ書籍に関しては以下の記事で取り上げていますのであわせてご覧ください！