やさしい推測統計（ベイズ統計編）：
その人が行事に参加すると高い確率で雨が降る、そんな「雨男・雨女」が身近にいるという人は少なくないと思います。冷静に考えれば、そういう印象が強いだけかもしれません。そこで、本当に雨男・雨女がいるのかをベイズ検定してみましょう。いわゆる独立性の検定に当たります。『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9回です。
羽山博, 著
やさしい推測統計（ベイズ統計編）：
バイクに乗る若い人の運転はどうも危なっかしく感じられることがあります。そこで、手軽に乗れる原付一種（かつての排気量50ccまでのバイク）を対象に、年齢と交通事故死傷者数との間に関係があるかどうかを調べてみたいと思います。つまり、相関のベイズ検定に取り組もうというわけです。『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8回です。
羽山博, 著
やさしい推測統計（ベイズ統計編）：
手に汗握るホラー映画を観た後では、観る前よりも握力が強くなったような気がしませんか？ 同じ人の2回の測定値の差を求め、ベイズ統計により検定します。事前分布のパラメーターを変えても結果が安定するかどうかを調べる「感度分析」にも触れます。『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7回です。
羽山博, 著
やさしい推測統計（ベイズ統計編）：
運動部と非運動部の生徒の体力テストを例に、母平均に差があるかどうかをベイズ統計により検定します。古典的なt検定のp値に代わるものとしてベイズ因子を利用します。『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6回です。
羽山博, 著
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。
羽山博, 著
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。
羽山博, 著
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。
羽山博, 著
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。
羽山博, 著
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？
羽山博, 著