ベイズ統計学の入門書。共役事前分布を仮定した際の事後分布の公式と簡単なモンテカルロシミュレーションの解説が第5章まで。第6章でギプスサンプラーが解説されます。第7-9章では多変量正規分布、階層正規モデル、線形回帰が説明され、第10章はMHアルゴリズムが、11章以降では一般化線形モデルなどが解説されます。ページ数の割りには内容が豊富で、説明も丁寧です。数式の解説が適度に詳しくわかりやすいのがよかったです。（他の本などでは「演習問題」にまわされてしまうような証明も初心者にわかりやすく書かれています）実装にはRが使用され、詳しいコードが書いてあり、応用する際の参考になります。Rコードの説明も丁寧なのでR初心者ですがストレスなく読み進めました。本文中のデータと図などのRコードは著者のウェブサイトからDLできます。MCMCではWinBUGSは使用せずにすべてRで手書きするようになっていますが、かえって理解にはよかったと思います。一般化線形モデルの解説少し駆け足なのと、問題の解答がないのが残念ですが、本書は入門書としても実用の手引きとしてもお勧めだと思います。