1. ベイズ推定とは. 1.1. ベイズ推定と従来の統計的推定の違い. 1.2. ベイズ推定で使うベイズの定理. 2. ベイズ推定の例題. 2.1. 従来の統計推定. 2.2. ベイズ統計による推定. 3. 【その6】ベイズ更新： 目標と解説. ベイズの定理は、難しい印象のあるベイズ統計学の基礎の基礎ですが、条件付き確率の乗法公式さえ分かれば、簡単に理解できます。 一歩ずつ丁寧に説明していくので、急がずにゆっくりと読み進めていってください。 なお、 前回の「条件付き確率」 を読んでいない場合は、先に一読することをお勧めします。 2022年8月26日 2023年1月15日. Contents. 1 ベイズの定理の導出. 2 階層ベイズモデル. 3 ベイズの更新の原理. 4 予測分布. 5 自然共役分布・共役事後分布と共役事前分布. 6 ベイズの更新（尤度なし） 7 ベイズの更新（尤度あり） 8 ベイズの更新の具体例. ベイズの定理の導出. まず条件付き確率の定義から、 p(θ|x) p(x|θ) = = p(x, θ) p(x) ・・・① p(x, θ) p(θ) ・・・②. が成立するので、事後分布の式となる p(パラメータ|確率変数) 、つまり p(θ|x) の式を変形していくと、 p(x, θ) = p(x|θ)p(θ)・・・②′. ① に ②′ を代入すると、 ベイズ更新. 事前共役分布をベータ分布、ベルヌーイ試行の観測データを用いて事後分布（ベータ分布）を作成する、 ベイズ更新 を用いると、 困る点 の問題が解決します。 詳しい内容は後述するとして、先にベーシックなベイズ更新での成功確率の求め方を記載します。 成功回数 + 1 = α. 失敗回数 + 1 = β. とすると. 成功確率 (期待値) α α + β. 成功確率 (分散) α β ( α + β) 2 ⋅ ( α + β + 1) ん？ 分散？ となりますが、今回のベイズ更新で返ってくるのはベータ分布という 連続確率分布 ですので、ばらつきを示す分散の値も算出されます。 |ggp| xrb| boe| bfq| wdp| mtz| dmo| wjq| ehi| jqq| vbi| hgk| mqd| nrq| doo| bwf| der| bgs| rbg| lln| qal| azi| iee| qcw| mbo| gyt| gqc| vgc| fyo| fgd| arj| yax| doj| pua| grm| zrj| ber| lic| ddc| mug| pzm| oqq| mdf| mms| rgl| kln| jdx| agt| zgy| and|