7. 補足 データ解析とモデル データの解析=統計モデリング 統計モデルとは観測データのパターンをうまく説明できるモデル 基本は確率分布であり、その確率分布の形を決定するものがパラメータ 「推定」=モデルの当てはまりが良くなるようにパラメータを決定すること 回帰系モデル GLM:指数関数族 ポワソン回帰 ロジスティック回帰 GLMM(Generalized linear mixed model) …過分散データの分析など 階層ベイズ 7 8. ベイズの定理 1 ベイズの定理とは、 p y|H p(H) p(H|y) = p(y) ⇔ 事後情報 = データの情報 + 事前情報 y:何らかの情報 H:何らかの仮説 p(H) 事前の確信度 仮説Hが正しいという事前の確信度 p(y|H) 尤度関数 Hが真の際にデータが得られる尤度 p(H|y) 事後の確信度 情報yが得られた後の仮説Hの確信度 P