読み始めて「あぁ・・、意味が分かった」ということがある。 今の私は統計学の"準"専門家であり、統計データを見るだけで色々と考えが浮かぶくらいだが、高校時代は確率のテストでさんざん赤点を取った。今でも「確率は分からない（；分かったはずのところでも油断で足下をすくわれるし、わかっている範囲の外に理解が自動的に広がっていかない）」と感じ続けている。 論理記号満載の統計理論もわかりにくく、微積分で記述してあるものをなるべく探して理解する有様だ。 そんな状態は変わらず頭がスッキリしているわけでもないのに、大学で研究室に入って以降急激に統計に関して「理解できる」という感触（実際に上手く運用できる）を得たのはなぜなのだろうかと思い続けてきた。 その答えが最初の章で理解できた。 私が出来ないのは条件付き確率なのだ。 私の理解は常に直観（感覚）に支えられてきたので、人間の感覚に合わない確率統計的な考え方は理解することが苦手な内容なのだ。 研究に用いてきた統計学は、まず最初に実際の自分のデータがあり、自然に頻度で考え、その後ノーマライズしているので完全に理解できる感触があったのだ。 今までのいくつかの書籍にあった「確率は直感的に理解できないものだ」という言葉の意味が本書のおかげでさらに踏み込んで理解できた。

HIV検査と乳房Ｘ線検査の話。 HIV検査と乳房Ｘ線検査の話がしつこいくらい出てくる。モンティホール問題のような問題が色々出てくる本だと思っていたら、ベイズの定理がメインでしかも何度も出てくるので、自分にはあまり面白いと思えなかった。

従来の頻度主義統計を勉強してきた者にとって，ベイズ的な考え方はなかなか理解しづらいところ。この本は確率にありがちな０から１の数値で考えるのではなく，具体的な数を明らかにしながら平易に解説してくれているので，わかりやすい。 ただ，本を読んでわかったつもりになっても，実例に当たってみないとなかなか自分のものにはできない。