ベイズの定理
事前にわかっている確率は $\Pr\{B_i\}$， $\Pr\{A\ |\ B_i\}$ だけでよい。 事後にわかった事実 “女子である” ということから，事後確率 $\Pr\{B_i\ |\ A\}$ を得ようとするのが問題の趣旨である。 2 年生の女子である確率 $\Pr\{B_2 \cap A\} = 45\ /\ 510$ は，2 年生である確率 $\Pr\{B_2\} = 121\ /\ 510$ と 2 年生であるという条件付きでの女子である確率 $\Pr\{A\ |\ B_2\} = 45\ /\ 121$ を用いて乗法定理の ( 2 ) 式から， \[ \begin{align*} \Pr\{B_2 \cap A\} &= \Pr\{B_2\} \times \Pr\{A\ |\ B_2\} \\[5pt] &= \frac{121}{510} \times \frac{
ベイズ統計（2007年度秋学期） - Pukiwiki
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ベイズ統計学 - EconWiki
中妻先生のシラバスに、簡潔にベイズ統計学について記されています。中妻先生のシラバス・上記の表にあるとおり、ベイズ統計学ではパラメータを確率変数とみなします。他方、古典的統計学では、これをある一つの値であると考えます。 どちらか正しいかは、哲学論議になります。古典的統計学では、パラメータについて「神のみぞ知るひとつの値がある」と考えますが、このように仮定することの妥当性は検定できません。「本当に、そんな一つの真の値があるの？」というツッコミに対して答えることはできません。他方、ベイズ統計学では、「パラメータは確率変数」と考えるわけですが、それでは、「神様がセットしたある一つの値はないのかよ、おまえはロマンがねぇな」というツッコミをされたら、ベイジアンは何も答えられないでしょう。 データというのは、どんどん新しいものが得られる。ベイズ統計学では、新しく追加された情報を最大限に生かした刹那的な最
ベイズ統計学
ベイズ統計学 Bayesian Statistics いまやすべての統計学者は多少なりともベイジアンである スッキリした論理と一貫した方法により現象を的確にとらえる インターネット上のフィルタリングでも基本コンセプト 「ロンドンの眼」London Eye あるいは「輪」The Wheel テームズ河畔にある ロンドン新名所 建設は今世紀に入ってから 『入門ベイズ統計』東京図書 経済学者・数学エッセイスト，小島寛之氏の書評 20080724：『入門ベイズ統計』の読みどころ 20080727：統計学の面白さはどこにあるか キーワード： 確率、推量、診断、データ分析、心理、戦略、意思決定、情報検索、コンピュータ、インターネット、経済・経営、医学、工学、国際関係 著者近影 => ポータル・サイト、著者紹介ページ、諸活動 『入門 ベイズ統計』東京図書 好評、秋に第２刷 New ! 『精説 ベイズ統計
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