統計学入門−第9章
9.3 1変量の場合 (1) 尤度と最尤法 判別分析では「尤度(ユウド、likelihood)」という概念が重要になります。 尤度は確率の親戚で、特定の母数の「尤もらしさ」を表す値です。 例えばある母集団があり、その母集団のTCは平均値が200、標準偏差が20の正規分布をしていたとします。 この母集団からひとつのデータをサンプリングした時、それが240である確率は理論的に計算することができます。 この場合、サンプリングしたデータの値は正規分布に従って確率的に変動するので確率変数といいます。 それに対して母集団の平均値と標準偏差は母数ですから、定数であり変動しません。 しかし我々が研究現場で実際に手にすることができるのは標本集団のデータだけであり、母集団の母数はそれらの値からもっともらしい値をあれこれと推測するしかありません。 したがって我々にとっては確率変数である標本集団のデータの値は変動
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
尤度の解説
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