2019年6月8日こんにちわ。今回の記事はベイズの定理を応用した内容になります。ベイズ統計の理論と方法の基本的内容については以下の記事を参照ください。id="9600"]また、ベイズ統計の理論の流れと、実際の事後確率の計算方法については以下の記事を参照ください。id="9619"]今回のテーマです。ベイズ更新を利用して事後分布の計算ができる。例題を通して、実際にベイズ更新ができる。[/box]では早速、見ていきましょう。ベイズの更新を例題を交えて解説ベイズの定理の復習まず、ベイズの定理を再度おさらいします。f(\theta)}{f(\mathcal{D})}$$[/box]式の各々のパーツの名称です。(カーネルと言います。(エビデンス)で割って求める事が出来ます。)を推定する確率のことです。事後分布にどのような影響があるのかを考えていきます。[/box]ベイズの更新(袋の問題で詳しく説明)観測するデータが増えていくと、事後分布にどのような影響を与えるのか。ベイズ更新の流れを、袋Aと袋Bの問題を例えにして進めていきましょう。