ベイズ統計、小並感導入編

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~。