プログラミングのための確率統計 in Haskell
こんな表のことを確率分布といいます。サイコロをふったときに起こるイベントの確率、たとえば「偶数の目が出る」確率を調べることは、この確率分布からこんな別の確率分布への変換だと考えられます。 この変換は、具体的にはこんな対応です。P(偶数) = P(2) + P(4) + P(6) P(奇数) = P(1) + P(3) + P(5)P(X)がイベントXに対する確率を表しているわけですが、Pを「イベントの集合から[0,1]区間の実数への関数」だとみなすこともできます。確率分布から確率分布への変換は、関数に対する演算でもあるわけです。確率分布を連想リストで表せば、高階関数や代数型を使って、この変換をモデル化できそうです。 以前、このアイデアをSchemeで試してみたことがありました。当時は、そもそも確率についての理解が今よりもいっそうあやしかったし、実装もちゃちでしたが、このアイデアが特別なもの
PFP - Probabilistic Functional Programming in Haskell
A Probabilistic Functional Programming Library for Haskell Version: June 2006 The PFP library is a collection of modules for Haskell that facilitates probabilistic functional programming, that is, programming with stochastic values. The probabilistic functional programming approach is based on a data type for representing distributions. A distribution represent the outcome of a probabilistic event
The categorical distribution's algebraic structure
The categorical distribution is the main distribution for handling discrete data. I like to think of it as a histogram. For example, let’s say Simon has a bag full of marbles. There are four “categories” of marbles—red, green, blue, and white. Now, if Simon reaches into the bag and randomly selects a marble, what’s the probability it will be green? We would use the categorical distribution to
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Hal Daumé III - software
Bayes' rule in Haskell, or why drug tests don't work | Random Hacks
