ギャンブルが生みの親ともいえる確率，そしてそれを基礎として発展した統計は，データ社会といわれる現代においても，すべての人の必修科目です。「この食べ物と健康の因果関係はほんとうにあるのだろうか?」「この平均値は，実態をあらわしているのだろうか?」「この割引キャンペーンは，ほんとうに得なのだろうか?」……。日常のさまざまな場面で正しさを見きわめ，合理的な判断をするために，統計や確率の考え方が役に立ちます。 本書では，AI（人工知能）をはじめ急速に応用範囲が広がる「ベイズ統計」，現実の問題を数学的に表現しデータ分析がしづらい状況でも力を発揮する「数理モデル」についても，解説しています。役立つ知識が満載です。ぜひ，ご一読ください。 イントロダクション 1 確率 基本から応用まで 積の法則と和の法則 順列と組み合わせ 余事象の確率 出会いの確率 期待値 1〜2 大数の法則 期待値 3 ランダム・ウォーク Topics「組み合わせ爆発」で考えるアルゴリズム入門 Column 1 ツキは存在するのか? ガリレオの確率計算 1〜2 賭けの中断と分配問題 1〜2 解説　標本空間と事象 1〜2 解説　確率の求め方 解説　サイコロの確率 解説　排反事象と加法定理 解説　余事象の確率 確率と無限 Column 2 変則ジャンケン・カードゲームで勝つ確率は? 眠り姫問題のパラドックス 2 ランダムと乱数の奇妙な世界 乱数とは ランダムを見誤る「クラスター錯覚」 円周率と乱数性 疑似乱数とは 物理乱数とは 社会で役立つ乱数 3 統計 基本から応用まで 平均値 分散と標準偏差 1〜2 正規分布 標本調査 検定 相関係数 シンプソンのパラドックス ベンフォードの法則 Column 3 降水確率は，ほんとうに「確率」か？ データマイニング 相関分析・回帰分析 相関分析の落とし穴 1〜2 捕獲再捕獲法 保険 1〜2 正規分布からのずれ Column 4 投資のリスクは標準偏差ではかる 世論調査 Column 5 視聴率ランキングの“落とし穴” 回答のランダム化 仮説検定 Column 6 教育，貧困対策，マーケティング…… 活用分野が広がる「ランダム化比較試験」 4 原因を探るベイズ統計学 陽性判定 モンティ・ホール問題 ベイズの定理 犯人当て ベイズ統計の応用 5 数理モデルで未来を予測 数理モデルとは 仕事と睡眠不足 自然渋滞 生態系の数理モデル 行列の数理モデル 群れのモデル 行動の強化学習モデル 複雑ネットワーク 数理モデルの推定とは ベイズモデリング 感染症の数理モデル 巻末資料 確率・統計まとめ 1〜2 標準正規分布表（上側確率） t分布表（上側確率） 乱数表