【統計学】尤度って何？をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita
統計学や機械学習をを勉強していると「尤度」という概念に出会います。まず読めないというコメントをいくつかいただきましたが、「尤度（ゆうど）」です。「尤もらしい（もっともらしい）」の「尤」ですね。犬 じゃありませんw 確率関数や確率密度関数を理解していれば数式的にはこの尤度を処理できると思うのですが、少し直感的な理解のためにグラフィカルに解説を試みたいと思います。 コードの全文はGithub( https://github.com/matsuken92/Qiita_Contents/blob/master/General/Likelihood.ipynb )にも置いてあります。 正規分布を例にとって 正規分布の確率密度関数は f(x)={1 \over \sqrt{2\pi\sigma^{2}}} \exp \left(-{1 \over 2}{(x-\mu)^2 \over \sigma^2
尤度と最尤推定法について | Sunny side up!
最近はstanでMCMCするのが楽しいわけですが，僕のごくごく近い範囲の人間から「そもそも尤度ってなんだ」という話があったので，今回は尤度や最尤推定法について書きます。 統計モデリングは確率分布を扱う 何を今更，と思うかもしれませんが，統計モデリングと確率分布は切っても切れない関係にあります。今回は二項分布について話をします。次回はたぶん正規分布について書きます。 さて，二項分布とは，成功と失敗といった2値で表現される結果がでる試行をN回繰り返したとき，成功する回数について表される確率分布です。詳しくはWikipediaを見てください。 二項分布は試行回数と成功確率が決まれば分布の形が決まります。ここで，Rを使って分布を直感的に理解してみましょう。 ここでは試行回数は10回で，成功率は0.5としましょう。バスケットボールのシュートが入るかどうかとか，バッティング練習でヒットになるかどうかと
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