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【書評】涌井貞美『図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術』サイエンス・アイ新書

ベイズ統計の入門の入門。
同時確率と条件付き確率。乗法定理。加法定理。

ベイズの定理
Hが仮定、Dがデータとして、
事後確率(Dが得られた時Hが成立している確率)=尤度(ゆうど)(HのもとでDが生じる確率)✕事前確率(Hが成立する確率)/Dが得られた確率

モンティ・ホール問題はベイズの定理で理解できる。

検査が陽性なときに難病にかかっている割合。

理由不十分の原則。ベイズ更新。
最初に使う確率は、適当でもよい。その後のデータが得られた時に更新できる。

ナイーブベイズフィルター=迷惑メールの撃退。
単語が含まれる確率を掛け算してどちらの確率が高いか調べる。

ベイズ統計学=確率分布を使う。母数も確率分布と考える。母集団の平均も確率分布とかんがえる。
事後分布は尤度と事前分布の積に比例する。

ベイズ統計の応用
マーケッティング理論、人工知能、ゲーム理論、意思決定理論



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