姉妹書『基礎からのベイズ統計学』からの展開。正規分布以外の確率分布やリンク関数等の解析手法を紹介，モデルを簡明に視覚化するプレート表現を導入し，より実践的なベイズモデリングへ。分析例多数。特に心理統計への応用が充実。

○ベストセラー『基礎からのベイズ統計学』の手法を実践的な分析へと展開する待望の続刊．
○RとStanを駆使して「研究仮説が正しい確率」を直接計算．データに隠された豊かな知見を引き出す．

○編著者より
　本書では，ベイズ的アプローチを利用し，汎用的に有用な解析技法と個別の認知モデルという，一見あい反する事柄を紹介します．実験計画法や回帰分析など汎用的な技法を用いて，これまで大まかに分析されてきた認知モデルは，ベイズ的アプローチを利用することによって，個別の課題に対する精緻なモデルを比較的容易に構成できるようになります．
　本書で示すさまざまなモデリングの具体例は，読者の方々が直面している唯一無二の分析課題に対するモデリングに役立てていただけるでしょう．また本書では，プレート表現あるいはグラフィカルモデルなどと呼ばれるベイズモデリングの図的表現方法を紹介します．パスダイアグラムのようなグラフィカルな表現を併用することによって，モデリングが格段にやりやすくなります．さらに数式だけを利用した場合と比べて，構成したモデルを他の人に容易に理解してもらえるようにもなります．モデリング技法と合わせてぜひマスターして下さい．

豊田秀樹 （編著者．早稲田大学文学学術院教授）
久保沙織 （1，2，8，10，15，18章）　　　　池原一哉 （6，12，16，18章）
秋山　隆　（2，7，10，18章，付録A・B）　 拝殿怜奈 （2，10，18章）
長尾圭一郎 （5，9，17，18章）　　　　　　　磯部友莉恵 （2，3，4，14，18章）
吉上　諒 （11，13，18章）　　　　　　　　　　杉山啓太 （11，18章）
　（※　初刷の担当項目の記載に一部誤りがありました．）