事後確率と尤度（頻度主義とベイズ主義について）
---------------------------------------------------------- 事後確率と尤度――系統推定における最尤法とベイズ法の最前線 ---------------------------------------------------------- 尤度（likelihood）とはある仮説（モデル）のもとで観察されたデータが生じる確率を意味しています．以下では，この尤度が「ベイズの定理」と呼ばれているもののパーツを構成していることを示します．これは，系統推定の業界で「最尤法」に代わるものとして最近用いられ始めている「ベイズ法」を理解する要になります． ------------------------ ●「ベイズの定理」の導出 ------------------------ いま，観察データＤが与えられたとして，それを説明する対立仮説がＨi（ｉ
ベイズ統計と統計物理
中央大学集中講義 2006前期（伊庭幸人） 最初の日はMCMCと拡張アンサンブル法，２日目はベイズ統計，逆問題，MCMC のそれらへの応用，最終日はシャノンの情報理論の情報圧縮の部分からMDLまで をそれぞれ講義しました．大学院向けですが，物理学科での講義なので， 情報・統計の部分は入門的な内容も含んでいます． ― 伊庭幸人 第1回（モンテカルロ法入門＆拡張アンサンブル法入門） 第2回（ベイズ統計入門＆モンテカルロ法と逆問題） 第3回（情報理論と統計科学） 以下はおまけです 伊庭の著書のページ 「情報とは何か」を考えてみる（SSC事業による高校生向け講義） 上の３回目の内容の一部を高校生に伝える試み（３回目の要約＋αにもなってます） 総研大統計科学専攻での統計力学の講義のページ 伊庭のホームページは こちら このサイトの管理者は iba＠ism.ac.jp (カットペースト後，全角＠を半角
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