Ｐｙｔｈｏｎでスラスラわかる　ベイズ推論「超」入門 (ＫＳ情報科学専門書)

この本について

仕事で数字を読んでいると、「結局どれくらい準備しておけばいいんだろう…」みたいな宙ぶらりんな不安がずっと残ることってありますよね。予測はするけれど、どこまで信じていいのか、外したときの責任を考えると腹が決まらない。僕も「最尤推定で出た単一の数字って、実際どこまで当てになるんだろう」と思い続けていました。 この本を読んで印象に残ったのは、予測を“点”で見るのではなく、“幅”として受け取る発想が自然に腑に落ちることです。たとえばDM1万人に打つとき、4000人という一点の予測よりも、2900〜5500人という範囲のほうが、現場で何を決めるべきかがはっきりする。あの「判断するのは自分なんだけど、判断材料としてはこっちのほうが助かるよな」という感覚に寄り添ってくれるんです。また、事前情報がない状態でどうモデルを組むのか、平均や標準偏差をどう扱うのかを、変に飛躍させずゆっくり積み上げて説明してくれるので、数学に身構えていた身としてはかなり救われました。 派手なテクニックを教えるというより、「不確実な状況に向き合うときの見え方を整えてくれる本」という位置づけです。データを扱う仕事だけど、予測の数字をどう判断に結びつければいいか迷いがちな人に刺さると思います。