Pythonで再現する標準ベイズ統計学3章

はじめに 本記事では、Peter D. Hoffの著書「標準ベイズ統計学」第3章の内容を、Pythonを用いて実装・解説します。 3章：二項モデルとポアソンモデル 第3章では、ベイズ統計学の基礎となる二つの重要なモデルに焦点を当てています： 二項モデル ポアソンモデル これらのモデルは、単一のパラメータで定義される比較的シンプルな構造を持ちながら、実世界の多様な現象を記述するのに適しています。本章では、以下のベイズ統計学の概念を： 共役事前分布 ベイズ推定による予測分布 信用区間の解釈 これらの概念をPythonで実装していきます。 \thetaの関数としての標本確率と事後分布 図3.1が掲載されている3.1節では二項モデルを幸福度データを利用し説明しています。幸福度データの詳細は以下のとおりです。 65歳以上の女性に総じて幸せかどうかを質問した調査結果のデータ 回答者が129人 総じて幸