以下のPMDAのウェブにある資料が、ベイズ流について本書の内容をベースに簡潔にまとまっている。
https://www.pmda.go.jp/files/000217609.pdf

事前分布の問題は、以下のサイトにまとめられている。
http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/log/2010/img05/BayesianInference/Ch6presentation.pdf

ここまで、ベイズ法の基本のなかで、理論的に重要な「ベイズ流とは」「事後分布の計算」「ベイズ推定」「パラメータに関する考え方」、そして「事前分布の選択」について学習した。わかったこと、わからないこと、混在している。しかし、歴史的には対立してきたベイズと頻度論は、その後のベイズ流統計学者の努力により、むしろ頻度論を飲み込む大きなより統計論、さらには統計論に人類の学習などを当てはめる哲学的な考え方につながっていることが感じ取れた。

兎にも角にも、より実践的な事後分布の要約法であるMCMC法へ進む。