ベイズの定理くらいまでは分かったけど、 そこから先は難しくて全く理解できなかった。 統計を学んで無い人はベイズの定理でさえ混乱する だろうから、もう少しベイズに絞って書いて欲しかった。 そこから先はマンガにしても分からないくらい、 難しいんだろうなあとは思いましたが。 【勉強になったこと】 ・ベイズ統計学では、 　確率＝個人的な信念の度合いのこと ・条件付き確率は"|"という記号を使って表現する ・統計的仮説検定の手順 　①母集団を定義する 　②帰無仮説と対立仮説を立てる 　③どの統計的仮説検定を行うかを選択する 　④有意水準を決定する 　⑤標本のデータから検定統計量の値を求める 　⑥統計検定量の値に対応するP値のほうが有意水準 　　よりも小さいかどうかを調べる。 　⑦有意水準よりもP値のほうが小さかったならば、 　 「対立仮説は正しい」と、つまり「有意である」 　　と結論付ける。

マルコフ連鎖モンテカルロ法から難しくなる。微積と行列（固有値・固有ベクトル・対角化）を知っていれば，式の扱いも追えるだろうけど，ちょっと詰め込みすぎかな。 文系の人には無理だと思う。