ベイズ初心者でも分かるMCMC入門 - Qiita

なかなかMCMCが理解できなかった自分がベイズ統計の本や人から教えてもらってはじめて理解できた表現をまとめている自分用メモ。ベイズ統計の基本は色々良い本やサイトがあるので最低限に止めてます。初心者なので間違えにお気づきでしたら指摘頂けると助かります。 ベイズ統計学とは ベイズの定理というたった一つの公式から大抵の理論が導かれる P(θ)=事前確率、P(θ|D)=事後確率、P(D)=正規化定数(右辺の確率総和を1にしてくれる)、P(D|θ)=尤度 母数は確率変数（=分布を持っている）で、モデリングが必要 伝統的な統計学では母平均は確定している前提で特定の値が含まれる確率を考えたりしていたが、ベイズでは母平均が分布しているという考えを持つ 点数の分布がN(50,10)の試験で80点以上の人は何人いるか？ MCMC（マルコフモンテカルロ連鎖法）とは ある確率分布から乱数を取り出すことにより、汎用

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"確率分布がわかってるのに何のために積分するのか / 分母の P(D) をとっぱらって、P(θ|D)はP(θ)P(D|θ) に比例していることまでは比較的簡単に分かります / 事後分布の形はなんとなく分かっている状態" 2016