【R】可視化で理解するベイズ推定 - Qiita
はじめに ◎モチベーション RのbayesABやPythonのPyMC3といったベイズ統計ライブラリの登場により, マシンを使ったベイズ推定の実行負荷は年々軽くなってきている. 実際, プロセスをゼロから理解しなくてもweb上に散見される事前分布と確率密度関数の組み合わせをを参考にすれば, なんとなく実行まではこじつけられる. しかし, 中身をしっかり理解したい, または実務で応用したい者もいるだろう. 今回は, 二項分布を例にベイズ推定(事後分布の推定)の計算に必要となる構成要素に分解し, 計算プロセスを可視化しながら丁寧に確認する. その上でまずは, ベイズ推定を簡単に定義する. ◎対象読者 ベイズ統計に興味がある... データアナリスト データサイエンティスト ◎統計理論 ベイズ推定 二項分布 ベータ分布 ◎使用言語 R ◎構成 確率密度関数 尤度関数と最尤推定量 事前分布 事後分布
最尤推定量とは？初めての人にも分かりやすく解説 ｜AVILEN
最尤推定量は点推定の一種で、重要な役割を果たしています。また、ベイズ推定との関係性においても議論されます。 事前の知識として、統計的推定の点推定という考え方を知っていると、理解しやすくなります。 最尤推定量とは？最尤推定量とは、文字の如く、最も尤もらしい推定量のことです。 最尤推定量の定義最尤推定量の定義は以下のようになります。 パラメータθ\thetaθに従う分布の密度関数をf(x;θ)f(x;\theta)f(x;θ)とする。尤度関数をL(θ;x)=f(x;θ)L(\theta;x)=f(x;\theta)L(θ;x)=f(x;θ)とすると、L(θ;x)L(\theta;x)L(θ;x)を最大にするような推定量θ=θ^\theta=\hat{\theta}θ=θ^をθ\thetaθの最尤推定量という。 コイン投げの例で最尤推定量を考えるでは「尤もらしい」というのはどういう意味なのでしょ
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