その通り、統計がそこまで分からなくても入門からなんとなくデータ分析ができるように書かれています。もう少しかゆいところに手が届くともっと手軽にデータ分析ができそうです。 現在の統計学的仮説検定は未だに論争が終わっておらずいびつな形を残しているためp値で有意差が出たところで本当にそれが役に立つ保証がありません。このことが再現性の乏しい意義の分からない学術論文の氾濫につながっております。もちろんベイズにも問題はありますが、実感があり感覚的にも分かりやすく再現性があるというだけでも価値のある分析です。コードを使うところは敷居が高いですがそこを越えられれば広く普通の人が使える形となり、この本を参考に意義のある未来予測をしていけるのではないかと思います。 なお、付録はWindowsの文字コードなのでLinuxとMacではまず文字コードを変換してから使わなければ文字化けで動きません。変換さえちゃんとしていれば動いています。

統計学におけるベイズ的アプローチは、当初、高度なモデリング領域において急成長した。有意性検定では、まったく太刀打ちできない領域だったからだ。ベイズ的アプローチは勢力を拡大していったが、統計学の初歩の領域では、有意性検定による手続化が完成しており、社会で活躍している人材は、教える側も含めて例外なく有意性検定と頻度論で統計教育を受けている。このままでは、有意性検定と頻度論から入門し、ベイズモデリングを中級から学ぶというねじれた統計教育が標準となりかねない。そのため、入門的範囲をベイズ的アプローチで置き換え、中級から高度なモデリング領域へのつなぎ目のない学習系列の基礎を提供するものである。