ベイズ企画集会
企画者：深澤圭太（横国大・環境情報）・角谷拓（東大・農学生命） 日時: 2008年3月15日 18:00-20:00 会場: 福岡国際会議場 4F Room D 概要 ESJ55プログラムのページ 解説編 ベイズ統計入門編（＞ダウンロード） 企画集会概要（＞ダウンロード） 空間自己相関とは？（＞ダウンロード） 条件付自己回帰（CAR)とは？（＞ダウンロード） ベイジアンキャリブレーションとは？（＞ダウンロード） MCMC法とは？(＞ダウンロード） 実装編 CARってどうやってやるの？（＞久保さんのページ） x,y座標からCARモデルの近傍点指定引数を生成する関数（＞Rスクリプトをダウンロード） 事例編 空間的自己相関を考慮した外来樹木アカギの分布予測 深澤圭太, 小池文人（横国大）, 田中信行（森林総研）, 大津佳代（日林協） 空間自己相関を考慮した湿地における絶滅危惧植物の分布予測モデル
PRML 第1章の「ベイズ推定によるパラメータフィッティング」の解説（その１） - めもめも
ちょっと準備 正規分布の平均 と分散 に関する計算をする際に、 （つまり、）とおいて、 の代わりに で計算することがあります。この方が計算が簡単になることが多いためですが、一般に、分散 の逆数を精度（precision） と呼びます。精度が大きい（精度が高い）というのは、分散が小さくて確率分布が平均のまわりによく尖っていることになります。 これ以降の議論でも、言葉では「分散」と言いますが、数式上は精度 を用いて表します。 ベイズ推定による正規分布の決定 下記の記事では、ベイズ推定の一般的な考え方を紹介しました。ベイズ推定は、ある事柄の確率を観測データを元に洗練していく（「確信度」を高めていく）手法とも言えるでしょう。 Bayesの定理とBayes推定を初心者向けに説明してみる 一方、次の記事の後半にある「単純化した例で数値計算」では、未知の正規分布の「平均」と「分散」を観測データ（トレーニ
ベイジアンになろう
ベイジアンになろう 電子情報工学科 伊庭 斉志 確率の復習 条件付き確率 Ａが起こったという条件でＢが起きるという 事象を であらわす その確率 を条件ＡのもとでのＢの 起きる条件付き確率といい、 で定義する A B | ) | ( A B P ) ( ) ( ) | ( A P B A P A B P ∩ = 確率の復習 周辺確率 Ａが起こったとときに同時にB1,B2,…Bmの いずれかが起きるとする。ただし B1,B2,…Bm は同時には起こらない。 このとき、Aがおこる確率は以下のように表 わされる。 ∑ ∑ = = = = m i i i m i i B P B A P B A P A P 1 1 ) ( ) | ( ) , ( ) ( 確率の復習 乗法定理 から が得られる ) ( ) ( ) | ( A P B A P A B P ∩ = ) ( ) ( ) | ( B P B
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