第0章 やさしく学べる渡辺澄夫ベイズ理論 0.1 頻度論的な統計学 0.2 ベイズ統計学 0.3 事後分布の漸近正規性 0.4 モデル選択 0.5 WAICやWBICがなぜベイズ統計なのか 0.6 「正則」とは何か 0.7 WAICやWBICの理解になぜ代数幾何が必要なのか 0.8 広中の特異点解消,恐るに足らず 0.9 代数幾何の λ は,ベイズ統計でどのような意味をもつのか 第1章 渡辺ベイズ理論入門 1.1 事前分布,事後分布,予測分布 1.2 真の分布と統計モデル 1.3 正則性を仮定しない一般化に向けて 1.4 指数型分布族 問題1~13 第2章 MCMCとStan 2.1 MCMCとMetropolis-Hastings法 2.2 Hamiltonianモンテカルロ法 2.3 Stanの実際 付録:命題の証明 問題14~26 第3章 数学的準備 3.1 基礎的な数学 3.2 解