ようやく分かった！最尤推定とベイズ推定

7. 条件付き確率 • 研究室AとMがあるとする． ともに学生が３人所属している． ランダムに選んだ研究室から1人の 学生を選んだとき「ラボ畜」かどうか？ 研究室 M研究室 A 研究室A 研究室M 学生 ラボ畜 どちらの研究室が選ばれるか? ランダムに選ぶのでともに 𝑝 𝐻 = 𝐴 = 𝑝 𝐻 = 𝑀 = 1 2 学生全体のうち「学生」 か「ラボ畜」か？ 𝑝 𝐷 = 畜 = 2 3 研究室がMの時，ラボ畜の割合は？ 条件付き確率 𝑝 𝐷 = 畜|𝐻 = M = 3 3 同時確率の表 2 3 ∙ 1 2 1 3 ∙ 1 2 1 2 1 2 0 3 ∙ 1 2 3 3 ∙ 1 2 1 3 2 3 D H 𝑝 𝐷 𝑝 𝐻 8. • 事象 𝐷を「観測データ」事象 𝐻を「データの発生源」とする． • ラボ畜モデルで言えば， 𝐷が学生， 𝐻が研究室 同時確率は と

[siik02]

“ ”

[nhayato]

例がヒドい......

[wackyhope]

参考に。/「ラボ畜モデル」に笑ってしまった。P(H│D)というアルファベットの並びにも何か意味深なものがあるんじゃないかと妄想してしまった。

[yosuke_furukawa]

最尤推定なっつ！！！