| 第Ⅰ編 1 |
| 第1章 物の動きを読む数理-情報量規準AICの導入とその効果（赤池弘次） 2 |
| はじめに 2 |
| 1.1 生い立ち 2 |
| 1.2 予測の数理 3 |
| 1.2.1 確率 3 |
| 1.2.2 確率と統計の繋がり 4 |
| 1.3 実際問題への適用 5 |
| 1.3.1 生糸繰糸工程の統計的管理 5 |
| 1.3.2 パワースペクトルの推定 6 |
| 1.3.3 周波数応答関数の推定 7 |
| 1.3.4 生産プロセスの最適制御 8 |
| 1.3.5 自己回帰モデル 8 |
| 1.3.6 最適制御の実現 I0 |
| 1.4 尤度の解明 12 |
| 1.4.1 尤度とは？ 12 |
| 1.5 情報量規準 13 |
| 1.5.1 情報量 13 |
| 1.5.2 パラメータを含むモデル 13 |
| 1.5.3 AIC 14 |
| 1.5.4 AICの発表 14 |
| 1.5.5 情報量規準導入の効果 15 |
| おわりに 16 |
| 第2章 統計的推論とモデリング（赤池弘次） 18 |
| はじめに 18 |
| 2.1 情報量の二つの側面 19 |
| 2.1.1 推論の時間的展開の視点とAIC 20 |
| 2.2 モデルの利用の実態 20 |
| 2.2.1 無駄な複雑性の排除と有効性の確認 21 |
| 2.3 脳の働きとしてのモデリング 23 |
| 2.3.1 物の見方とピークシフトの機能 23 |
| 2.4 イメージとモデルの関係 25 |
| 2.4.1 イメージと意図 25 |
| 2.4.2 姿から動きを読む 26 |
| 2.4.3 複雑さの低減と有効性の確保 29 |
| 2.4.4 情報データ群の利用 30 |
| おわりに 31 |
| 参考文献 32 |
| 第3章 赤池弘次 著書・論文目録 33 |
| 第Ⅰ編 索引 49 |
| 第II編 51 |
| 第1章 赤池情報量規準AIC-その思想と新展開（甘利俊一） 52 |
| はじめに 52 |
| 1.1 赤池情報量規準AICが統計科学にもたらしたもの 53 |
| 1.1.1 数理統計学の古典的枠組み 53 |
| 1.1.2 モデル選択 55 |
| 1.1.3 赤池情報量規準AIC 56 |
| 1.2 AICの導出と一般的な考察 58 |
| 1.2.1 AICの導出 58 |
| 1.2.2 データ数とモデルの複雑さ 61 |
| 1.3 AICをめぐって 64 |
| 1.3.1 真の分布はどこにあるのか 64 |
| 1.3.2 AICのばらつきと階層モデル 65 |
| 1.3.3 一致性 65 |
| 1.3.4 他の損失関数 66 |
| 1.4 AICをめぐる論争 67 |
| 1.4.1 ベイズ情報量規準BIC 67 |
| 1.4.2 ベイズ推論 68 |
| 1.4.3 記述長最小規準MDL 68 |
| 1.5 AICとMDLはどちらが良いのか―不毛な論争をふり返って 70 |
| 1.6 特異構造をもつ階層統計モデル族 72 |
| 1.6.1 特異分布族の例 72 |
| 1.6.2 特異分布族の幾何構造 72 |
| 1.6.3 他の特異分布族 73 |
| 1.6.4 特異モデル族のAIC 75 |
| 1.6.5 ベイズ推論と特異構造 76 |
| 1.6.6 特異モデル上での学習（逐次推定） 77 |
| 参考文献 77 |
| 第2章 情報量規準と統計的モデリング（北川源四郎） 79 |
| はじめに 79 |
| 2.1 情報量規準AIC 80 |
| 2.1.1 統計的モデルの評価 80 |
| 2.1.2 情報量規準AICの誕生 82 |
| 2.1.3 情報量規準をめぐる議論 83 |
| 2.1.4 いろいろな情報量規準 84 |
| 2.1.5 一般化情報量規準GIC 86 |
| 2.1.6 ブートストラップ情報量規準EIC 87 |
| 2.2 ベイズモデリング 89 |
| 2.2.1 情報量規準が先導したモデリングの世界 89 |
| 2.2.2 ベイズモデリングの世界へ 90 |
| 2.2.3 状態空間モデルの利用 92 |
| 2.3 地下水位データと地震の関係の解析 93 |
| 2.3.1 状態空間モデルによる欠測値と異常値の処理 94 |
| 2.3.2 気圧，潮汐，降雨の効果のモデリング 95 |
| 2.4 海底地震計データによる地下構造探査 100 |
| 2.4.1 OBSデータと時空間モデリング 100 |
| 2.4.2 信号の伝播経路のモデル 101 |
| 2.4.3 隣接系列との相関構造 103 |
| 2.4.4 時空間フィルタリング 105 |
| 参考文献 107 |
| 第3章 情報学におけるMore is different（樺島祥介） 110 |
| はじめに 110 |
| 3.1 エントロピーから見たモノの科学とコトの科学 112 |
| 3.1.1 モノの科学とエントロピー：カノニカル分布 112 |
| 3.1.2 コトの科学とエントロピー：情報源の符号化 115 |
| 3.1.3 何が似ていて何が違っているのか 118 |
| 3.2 モノにおけるMore is diffrent 119 |
| 3.2.1 強磁性体の相転移 119 |
| 3.2.2 伏見-テンパリー模型 120 |
| 3.2.3 有限系での解析：対称性による制約 121 |
| 3.2.4 無限系での解析：自発的対称性の破れ 122 |
| 3.2.5 解析を振り返って 125 |
| 3.3 コトにおけるMore is dfferent 127 |
| 3.3.1 CDMAマルチユーザ復調問題 127 |
| 3.3.2 有限系での解析 128 |
| 3.3.3 無限系での解析 129 |
| おわりに 130 |
| 参考文献 132 |
| 第4章 モデル選択とブートストラップ（下平英寿） 133 |
| はじめに 133 |
| 4.1 情報量規準とその発展 134 |
| 4.1.1 赤池情報量規準によるモデル選択 134 |
| 4.1.2 AICの導出 135 |
| 4.1.3 予測分布の良さ-最尤推定，ベイズ，ブートストラップ 137 |
| 4.2 モデル選択のランダムネス 141 |
| 4.2.1 AICのバラツキ 141 |
| 4.2.2 系統樹推定 142 |
| 4.2.3 二つのモデルの比較 143 |
| 4.2.4 仮説の相違 146 |
| 4.2.5 ブートストラップ法によるモデル選択の検定 148 |
| 4.2.6 ブートストラップ確率のバイアス 150 |
| 4.2.7 マルチスケール・ブートストラップ法 152 |
| 参考文献 154 |
| 第II編 索引 157 |
| 第Ⅰ編 1 |
| 第1章 物の動きを読む数理-情報量規準AICの導入とその効果（赤池弘次） 2 |
| はじめに 2 |
| 1.1 生い立ち 2 |
| 1.2 予測の数理 3 |
| 1.2.1 確率 3 |
