やさしい推測統計（ベイズ統計編）
データをさまざまな角度から分析し、その背後にある有益な情報を取り出す方法を学ぶ『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』シリーズの「記述統計と回帰分析編」「確率分布編」「推測統計（区間推定編・仮説検定編）」に続く「ベイズ統計編」です。この連載では、これまでの推測統計を土台に、近年活用が広がっているベイズ統計の考え方と分析手順を、古典的な手法との違いを整理しながら解説します。初めての方でも無理なく理解できるよう具体例を通して進めるとともに、ベイズ的なアプローチの特徴やメリットを実感できる構成とし、「どのように考え、どう使い分けるのか」に重点を置いて解説していきます。
やさしい推測統計（ベイズ統計編）：
プログラミングなしでベイズ統計はできる? 無料ツール「JASP」を使えば、マウス操作だけでベイズ推定やベイズ検定が行えます。これまでPythonで書いてきた二項検定やt検定を、JASPで手軽に試す方法を紹介。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編、番外編（第5回）です。
やさしい推測統計（ベイズ統計編）：
「不良品で幾ら損する？」をベイズ統計で見積もってみましょう。製品のサイズを測ったデータから、平均やばらつきを推定し、さらに「これから作る製品が規格外になる確率」までをPythonを使って予測します。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編の第4回です。
やさしい推測統計（ベイズ統計編）：
ある喫茶店のシュークリームの重さを例に、ベイズ統計で「平均」や「ばらつき」をどう推定するのか、さらに基準値と違いがあるかどうかをどう確かめるのかを解説します。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編の第3回です。
やさしい推測統計（ベイズ統計編）：
初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第5弾はベイズ統計編。今回は、二項分布の確率についてベイズ的な手法で母数の推定や検定を行います。
やさしい推測統計（ベイズ統計編）：
初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第5弾がスタート。ベイズ統計を学ぶに当たって、知っておくべきキーワード、連載の予定を紹介します。データ分析を実践的に役立てるための基礎をしっかり学んでみませんか？
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「ITmedia NETWORK Live 2026夏」が2026年7月29日（水）〜31日（木）に開催します。パーソルHDや星野リゾートなどの事例を基に、形骸化したネットワーク運用からの脱却を目指し、LANの制御とセキュリティを統合的に見直す実践的アプローチをご紹介します。
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