i~xiv、1~10ページ(本のタイトルだけみて、)ベイズというと以下のシチュエーションのイメージ。陽性と診断されても実は乳がんではない確率はいくらか。(30ページ)乳がんの検査の偽陽性率と偽陰性率、実際にこれだけ大きいのは知らなかった。なると、確かに定期健診として推奨できないだろう。1割の人に精密検査が必要になるし。主観確率の違いも上の記事で扱った。この本と言っていることはたぶん一緒。いつまでもこのイメージを出ない...。いうより、この本の9ページの例も数字ごと全く一緒だった。そんなにスタンダードな例と知らなかった...。ベイズ統計学はフィッシャーやネイマンから否定されていた(iページ)。統計検定を勉強するとフィッシャーさんとネイマンさんの名前がたくさん出てくる。Amazon.co.jp忌避されていた理由は主観確率と計算量(ii~iiiページ)。主観確率は、動的線型モデルの本で読んだときすごく受け入れやすかったけどなあ。事前の想定を明示的に利用するのはベイズ推定の特徴。データから情報を引き出すためには何か事前の想定がいつも必要。「実際、データ自体はそれ自身では何も語らない(14ページ)」。実際に何かの統計データを出そうとするとき、「じゃあこのサンプル群の平均をとって...」というこの時点で主観的にデータを選んでいるよね。大学で実験データや統計データを扱っている学生や、データ分析の仕事をしている人であれば、統計処理をするときはいつも「自分が何をしたいのか」が出発点であることに共感できるのでは。この本で紹介される、ベイズ統計学の実践としてのハミルトニアンモンテカルロ法は、分布に関する情報と専門的なアルゴリズム設計がかなり必要になるギブスサンプラーより習得しやすい(ivページ)。いまや言語が微分(数値微分ではない)までしてくれる(ivページ)。いろんな複雑な統計的手法が気軽につかえる時代だから、罠も多そうな。1章はベイズの定理の導入っぽい。式は、つい最近確率論でやった内容を思い出す。tests.(30ページ脚注)不必要に高価な再検査を受けさせてしまうことになる、感じのことは書いてあった...。Lecture、興味があるけど試験の前日だからきついなあ...。注目記事はてなブログをはじめよう!cookie-boxさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。