ベイズの定理とは – 初心者へ向けて分かりやすく解説します | 数学の面白いこと・役に立つことをまとめたサイト
ベイズの定理を理解するために、一つひとつ順を追って、例題を交えながら解説していきます。一歩ずつ確実に理解しながら読み進めていってくださいね。 この記事を読み終わったときには、必ずベイズの定理を理解できているはずですよ。 ベイズの定理のイメージはこんな感じ 「ベイズの定理」は数学の確率の分野に属してしますが、普通の確率と少し違うポイントがあります。 まずは、その違いについてイメージを持つことからはじめましょう。 例えば、普段の生活で確率という言葉がよく登場するものの一つに天気予報があります。 「明日の降水確率は80%です。」 といったものです。 このように、日常生活で一般的な確率の概念は、 未来のことに対して、その事柄（事象）が起こる期待度を数値化したもの です。ここで「未来のことに対して」というところがポイントです。 通常、確率は未来の予想に使うのが一般的ですね。 しかし、ベイズの定理では
従来の推定法とベイズ推定法の違い | Sunny side up!
ベイズ推定って、最近はやってきてますね。僕も流行りにおいて行かれないように勉強しています。 理論的な話や数学的な話はいろいろWebや本をあされば出てきますが、実用面とか解釈面について言及しているものは少ないですね。 今回は清水の個人的な意見として、ベイズがどういう風に使えそうか書いてみます。数学的な話はなしで。よくわからないので。 興味ある人は続きをどうぞ。 2016/2/1追記：ベイズ統計について，入門的な資料を作りました。心理学者のためのベイズ統計入門もあわせてどうぞ。 ベイズ推定法の前に、従来法の代表として最尤推定法について触れておきます。 その方法とベイズがどう違うのかについて、そのあと述べます。 最尤推定法 最尤法ともいわれますが、基本的な発想は、モデルとデータの関係を次のように考えます。 真のモデルというのがあって、我々はそのモデルから発生したデータを手に入れている。真値は一つ
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基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第1章 確率に関するベイズの定理
Learning Bayesian Networks in R - an Example in Systems Biology
ベイズの定理の証明！？意外と簡単な確率の計算でした！ | KENブログ 風のように、しなやかに
