MyEnigmaスマートフォン用の表示で見るMyEnigmaとあるエンジニアのブログです。2017-09-14Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す下記の記事でベイズの定理を用いた確率計算の説明をしました。ENIGMA今回はこのベイズの定理を利用したベイズ統計学について説明したいと思います。確率分布として考える事により、データを解析する統計学の一種です。基本的にはベイズ確率論のベイズの定理と形は同じですが、それぞれの項が意味するものが変わります。事後分布データHが得られた時の、パラメータAの確率分布を意味します。データHが得られるたびに、上記の式を使ってパラメータAを更新することにより、データHの統計結果をパラメータAの確率分布として表すことができるのです。確率分布(確率密度関数)とは確率分布とは、それぞれの値になる確率を記述したもので、その中でも確率分布が連続値となる場合の確率分布を表した関数を確率密度関数をいいます。この確率密度関数としては一番有名なのは正規分布(ガウス分布)で、グラフ化すると下記のような形をしています。確率密度関数の特徴として、この確率密度関数の面積が確率を表すということです。横軸の0-1の間の確率密度関数の面積になります。理論的に0となります。確率密度関数は連続値を取るため、0.000000000.....と無限に0が続くようなある一つの値を取る確率は無いという考え方なのです。一方で、0.00000000と0.00000001の間の確率は非常に小さいながらも0にはなりません。解析対象を確率的に取り扱うことができます。確率密度関数の中で最も有名なガウス分布は、ガウス分布のパラメータである平均μと標準偏差σを使って、データがどれだけの確率で出現するものなのかを計算することができます。下記の記事で紹介したようなベイズの定理の利点を統計解析でも利用することができます。全部のデータを解析するのではなく、ベイズの定理を使って逐次的に解析することができます。正確な分析をすることができます。(日記)ベイズ統計学を利用することにより、データの偏りがある場合でも正確な解析を行うことができます。適切な分析(母集団)を計算することができます。Supportersもしこの記事が参考になり、ブログをサポートしたいと思われた方は、こちらからよろしくお願いします。Cornelius...2015-05-14StaticsToolbox代わりの統計学用MATLABライブラリを作り始めた。はてなブログProとあるエンジニアのブログです。Page月別アーカイブスポンサーリンク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。