本書は、ベイズ統計学の理論と方法を一冊で解説する。確率論の基礎知識からスタートして正規モデルや階層モデル、線形回帰モデルなどにおけるベイズ法の基礎事項を押さえた後、潜在変数モデルなどの発展的な内容までをカバーしている。ベイズ統計学の基本的な考え方から体系立てて学べるよう構成され、社会科学・医学・生物学など幅広い分野での応用例が取り上げられている。また、統計ソフトウェアＲによる実装方法についても詳しく解説し、読者はサンプルコード・データにふれながら学習を進めることができる。