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第5回 「ベイズを理解するための難所」
ベイズの難所 ベイズの定理は『事後確率∝尤度（ゆうど）×事前確率』というシンプルな形で示されました。 ベイズの応用範囲がとても広く、多岐にわたって既に利用されていることも分かりました。ベイズの難しさは、その間を結ぶ手続きが煩雑な点にあります。 世の中にベイズ統計の入門書が数多く出ていますが、初学者が書籍だけでベイズを理解するのは多難です。今回は、ベイズ推測に必要な手続きをおおまかに交通整理してみたいと思います。 尤度関数の決定 尤度は、観測値が得られたときに、母数θ（シータ）のもとでその観測値が出現する確率です。θが固定されていれば１個の値になりますが、母数θは未知なので、θを変量とした関数として扱います。 例えば、試験問題で１０人のうち４人正解だった場合、尤度はの二項分布になる、といった具合です。 二項分布が良いのか、正規分布にすべきか、ポアソン分布を使うか等の判断は、観測値が発生する仕
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