ベイズ推論の考え方（２）・・ベイズ推定と確率分布 - Qiita

Pythonで体験するベイズ推論より 「Pythonで体験するベイズ推論」 一回書いたけど、なんか馴れてないので、この項目消してしまいました。 そういうわけで、もう一回書いてます。。トホホ。 ベイズ主義とは 頻度主義とベイズ主義 頻度主義とは、昔からある古典的な統計学である。 頻度主義では、確率を「長期間における事象の頻度」とみなす. ベイズ主義では、確率を「ある事象が発生する信念（belief）」あるいは「確信(confidence)」の度合いとみなす。 確率を信念とみなすことは、実は人間にとって自然な考え方である。 「確率とは信念である」 ある事象が生じる信念を$P(A)$と表し、事前確率と呼び、証拠$X$が与えられて更新された信念を$P(A|X)$と表す。これは証拠Xが与えられた時の$A$の確率である。これを事後確率と呼ぶ。 ベイズ推論の考え方 ベイズ主義の推論関数は確率を戻すが、頻