意思決定理論関連文献に戻るまえがき
１. ベイズの定理
はじめに
1.1 ベイズの定理とその証明
1.2 原因の確率
1.3 主観確率の役割
1.4 確率の更新
1.5 原因が多数である場合
２. 社会的リスクと決定
2.1 リスク認知
2.2 信号解釈のモデル
2.3 寓話からの例 ―― 羊飼いの少年とオオカミ
2.4 確信の形成の様子
2.5 シミュレーション例 ―― 「羊飼いの少年とオオカミ」の場合
2.6 関連領域とその歴史的発展
３. 安全と社会的決定
3.1 ロジステイック曲線
3.2 確率のしきい値への到達時間と決定の正しさ
４. 事後分布と統計的決定 ベイズ決定の基礎
4.1 事後分布
4.2 共役事前分布
4.3 ベイズ決定
付. 事後期待損失の最小化の導出
５. 通信とベイズ決定
5.1 メッセージと符号
5.2 ベイズ決定
5.3 正規分布をもつノイズ
5.4 ミニマックス決定
６. 医学とベイズ決定
6.1 医学的意思決定
6.2 検査による診断
6.3 ベイズの定理による取り扱い
6.4 確率的情報処理における更新
6.5 疾病名のベイズ診断：ケース・スタデイー
７. 医薬とベイズ統計学
7.1 比較の確率
7.2 確率のベイズ推定
7.3 予測分布
８. ベイズ推定 線形回帰モデル
8.1 正規線形モデル
8.2 回帰分析
8.3 ベイズ回帰モデル
９. カルマン・フィルターとベイズ統計学
―― ベイズ更新による動く対象の推定
9.1 リアル・タイム推定
9.2 カルマン・フィルターのモデル
9.3 カルマン・フィルターの漸化式
9.4 例
１０. イメージ・プロセシングとベイズ推定
10.1 イメージ・プロセシング
10.2 イメージの回復
10.3 ベイズ的逐次近似法
１１. パターン認識とベイズ決定
11.1 パターン認識とは
11.2 ベイズ決定による判別（分類）
11.3 判別分析
１２. 情報検索とベイズ決定
12.1 分類子と関連性
12.2 文献からのサンプリング
12.3 ベイズ検索
12.4 ロジット分析
１３. 信頼性とベイズ統計学
13.1 信頼性と確率論
13.2 信頼性のベイズ統計学的取扱い
１４. 経験的ベイズ決定
14.1 事前確率分布が未知の時
14.2 たくさんのさいころ
14.3 事前確率分布の推定とその適用例
１５. ベイズ決定の発展 ―― まとめ
15.1 ベイズ決定の有効性
15.2 統計的決定の基本定理
15.3 多次元効用関数の最大化
15.4 ケース・スタデイー
参考文献