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1.

図書
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1. 化学者および化学技術者のための統計的方法
石川馨 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 東京化学同人, 1964.10  vii, 286p ; 22cm
2.

図書
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2. サヴェジ・システム試論 : 統計的決定理論の公理化と期待効用の最大化
園信太郎著
出版情報: 東京 : 内田老鶴圃, 2017.5  v, 65p ; 21cm
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第1章 サヴェジ・システム : 規範的接近に関するある注意
理文の二分法のある問題点
想像上の実験
事物論理 ほか
第2章 補遺—文献など : 緑本 / みどりぼん
サヴェジ基礎論
ある効用関数
なぜ決定にこだわるのか : ほか
第1章 サヴェジ・システム : 規範的接近に関するある注意
理文の二分法のある問題点
想像上の実験
3.

図書
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3. 意思決定の基礎
松原望著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 1977.11  220p ; 21cm
シリーズ名: 現代人の統計 / 林知己夫編 ; 4
4.

図書
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4. 決定の数理
藤本煕, 松原望著
出版情報: 東京 : 筑摩書房, 1976.4  273p ; 21cm
シリーズ名: 数理科学シリーズ ; 10
5.

図書
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5. 予測マシンの世紀 : AIが駆動する新たな経済
アジェイ・アグラワル, ジョシュア・ガンズ, アヴィ・ゴールドファーブ著 ; 小坂恵理訳
出版情報: 東京 : 早川書房, 2019.2  318p ; 19cm
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はじめに—機械知能
安さはすべてを変化させる
第1部 予測 : 魔法の予測マシン
「知能」と呼ばれるわけ ほか
第2部 意思決定 : 決断を解明する
判断の価値 ほか
第3部 ツール : ワークフローを分解する
決断を分解する ほか
第4部 戦略 : 経営層にとってのAI
AIがあなたのビジネスを変容させるとき ほか
第5部 社会 / AIと人類の未来
はじめに—機械知能
安さはすべてを変化させる
第1部 予測 : 魔法の予測マシン
概要: 製造、流通、マーケティング、人事、金融、医療、翻訳、司法、戦争...あらゆるビジネス領域にAI(人工知能)が組み込まれ、経済の地殻変動が起きている。この激変期を勝ち抜くための競争戦略とは?AIビジネスを創出するプラットフォーム、トロント大学 … 「創造的破壊ラボ」の中核を担い、総計2400億円超の株式価値を参加企業にもたらしてきた3人の経済学者が、私たちの意思決定プロセスやワークフローを可視化し、AI=かつてない「予測マシン」の真のインパクトを解明する。未来を知るのに熱狂はいらない。経済学者の目で、世界を見つめればいいのだ。 続きを見る
6.

図書
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6. 意思決定の基礎
松原望著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2001.7  vi, 228p ; 21cm
シリーズ名: シリーズ意思決定の科学 / 松原望編 ; 1
7.

図書

目次DB
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7. 入門ベイズ統計 : 意思決定の理論と発展
松原望著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2008.6  xii, 218p ; 21cm
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まえがき iii
第1章 ベイズの定理 1
   §1.1 トーマス・ベイズとベイジアン 1
   §1.2 ベイズの定理とその証明 3
   §1.3 原因の確率 4
   §1.4 主観確率の役割 6
   §1.5 確率の更新 8
   §1.6 多数の原因 9
   §1.7 事後分布 12
   §1.8 事前分布 14
第2章 ベイズ決定の基礎 25
   §2.1 ベイズ決定 25
   §2.2 多次元のベイズ決定 32
第3章 社会的リスクと決定 43
   §3.1 リスク認知とベイズの定理 43
   §3.2 安全性のモデル 45
   §3.3 確信の形成のようす 49
   §3.4 決定の正しさと到達時間 57
第4章 ベイズ判別問題とパターン認識 61
   §4.1 メッセージと符号 61
   §4.2 ベイズ決定 62
   §4.3 正規分布をもつノイズ 67
   §4.4 ミニマックス決定 70
   §4.5 パターン認識と分類 72
   §4.6 ベイズ決定による判別（分類） 73
   §4.7 判別分析 80
第5章 情報検索とベイズ決定 87
   §5.1 分類子と関連性 87
   §5.2 文献からのサンプリング 90
   §5.3 ベイズ検索 92
   §5.4 ロジット分析 94
第6章 線形回帰モデルのベイズ推定 101
   §6.1 正規線型モデル 101
   §6.2 回帰分析 104
   §6.3 ベイズ回帰モデル 107
   §6.4 階層モデル 111
第7章 ベイズ更新とカルマン・フィルター 117
   §7.1 リアル・タイム推定 117
   §7.2 カルマン・フィルターのモデル 119
   §7.3 カルマン・フィルターの漸化式 122
   §7.4 シミュレーション例 127
第8章 医学とベイズ決定 135
   §8.1 医学的意思決定 135
   §8.2 検査による診断 136
   §8.3 ベイズの定理による取り扱い 139
   §8.4 確率的情報処理における更新 143
   §8.5 疾病名のベイズ診断 : ケーススタディー 145
第9章 医薬とベイズ統計学 155
   §9.1 比較の確率 155
   §9.2 確率θのベイズ推定 159
   §9.3 予測分布の効用 161
第10章 信頼性とベイズ統計学 165
   §10.1 信頼性と確率論 165
   §10.2 信頼性のベイズ統計学的取り扱い 169
   §10.3 経験的ベイズ決定 172
第11章 イメージ・プロセシングとベイズ推定 181
   §11.1 イメージ・プロセシング 181
   §11.2 点拡がり関数の考え方 182
   §11.3 ジーマン－ジーマンによる画像処理モデル 189
第12章 ベイジアン・ネットワーク入門 201
   §12.1 確率のエンコーディングと確信計算 201
   §12.2 有向グラフとマルコフ性 203
   §12.3 有向分離とエンコーディング 206
参考文献 212
索引 215
まえがき iii
第1章 ベイズの定理 1
   §1.1 トーマス・ベイズとベイジアン 1
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