※重要な修正については，サポートページ本体に解説しました
p.12 下から5行目
τ
→δ
p.138 上から9行目
p.139 下から4-5行目
p.140 上から9行目
p.142 下から11行目
ローカルトレンドモデル
→平滑化トレンドモデル
p.12 6行目-7行目
異なるp*(m)を用いた同様の方法
→ 同様の方法
p.16 ２行目
詳しくは久保氏の解説に引用されている文献
→ 詳しくはp.36からのコラム記事および久保氏の解説に引用されている文献
p.17 下から3行目－2行目
本書で扱ったようなベイズモデリングは・・「因果推論」とはいまひとつである．
→ 削除
p.18 タイトルを除いて3行目
解説の中のモデル
→ 解説の中の事前分布(5)を用いたモデル
p.36 下から6行目-5行目のカッコ内
（切片のグループ差がもっと大きくなれば，
全体にあてはめた直線が負の傾きを持つこともありえます）
→
（図1ではグループによって観測点のxの値が違っている効果も
含まれていますが，同じxの値で観測した場合でも，グループ差
を無視することで相関係数が小さくなります）
p.112 下から11行目
が推論の目標になる．
→ が推論の目標になる．ただしp(z|x)はp(y|x)と同じ分布をあらわす．
p.120 下から4行目
すなわち，本当に関係がない場合
→ 本当に関係がない場合
p.121 下から6行目
2乗誤差の意味で
→ （注9の変換後の）2乗誤差の意味で
p.141の下から10 行目
ガウス型確率場あるいは正規確率場という
→ ガウス型マルコフ確率場（GMRF)という
p.141の下から5行目
p.142の下から10行目
ガウス型確率場
→ ガウス型マルコフ確率場
p.142の下から1行目
p.147の下から4行目
p.148の下から9行目
p.148の上から 2行目
ガウス場
→ ガウス型
p.154 下から5-6行目
マルコフ状態モデル(Markov State Model, MSM)
→ マルコフモデル(Markov Model)
p.155 上から10行目
マルコフ状態モデル
→ マルコフモデル
p.160 上から1行目
「ここで，積分・・は多重積分を示す」
→ 削除
p.160の上から2行目
「完全尤度」
→「完全尤度（厳密には直接尤度・観測データの尤度）」
p.160の下から8-9行目
「で条件付けたときに」
→ 「の値を与えたときに」
p.160 下から8行目
「その場合もほぼ同様に扱える」
→ 「その場合はqをq(y_i)とすればよい」
p.162 下から2行目
「果たしていることになる．」
→「果たしていることになる（ただし，回帰分析の設定では説明変数の分布が必要になる）．」
※下から6行目「ではないか」のあとの改行をとって場所を作る
p.164 下から8行目
「（たとえばStanに使われているハミルトニアンMCMC）」
→ 削除
p.164 下から7行目
可能になるわけである
→ 可能になる（ただし実際にそれが有用か否かはまた別である）
p.166 下から9行目
これは，
→ これは，p(z|x)がp(y|x)と同じ分布の密度関数だとして，
p.168 上から１行目-2行目
「各グループのメンバーが１つずつなので」
→「分散σ^2（あるいは各選手の打席数）を一定とすると」