このエントリは、以下の本を参考に書きました。
「岩波データサイエンス vol1」
https://www.amazon.co.jp/岩波データサイエンス-Vol-1-岩波データサイエンス刊行委員会/dp/4000298518
わかりやすくて、薄くて内容の濃いとてもいい本です♪
今回は、数式は書かずに導入だけ触れることにします。
自分の頭の整理のために・・・。
ベイズ統計とほかの統計の大きな違い
簡単に言うと、下のようなイメージになる。
ベイズ統計は、データだけではなくてデータの背後にある要素も確率的に生成されると仮定する。
オオカミ少年
ベイズ統計を理解するのによく使われる例は、
「オオカミ少年」の事例でしょうか。
- 少年が嘘つきである
- 少年が正直者である
上記を「仮定」の条件にして、次に起こりうることを推定する。
嘘つきならば、次に本当のことを言う確率や、うそをつく確率などを用いて求める。
これを考えると、「人狼」というゲームがありますが、データを取得していけば、予測できそうですね~。
結局、一般化すると、
「母数の事前分布」+「検査データ」 ⇒ 「母数の事後分布」
ということになります。
予告
2018/2/17に、川崎でベイズ統計の勉強会をひらこうかなと思っております。
ご興味のある方は、connpass立てますので、ぜひご検討くださいませ♪
では、よいお年を~。