Facebook ベイズ統計の考え方や特徴、定理などをわかりやすくまとめました。 初心者でも、この記事を上から順に読むことで、ベイズ統計学にかなり詳しくなれるような構成にしてあります。 ※当ページはまとめページなので、他ページへのリンクが随所に多数ございます。 リンク先のページも合わせてお読みいただくことで、足りない情報を補いながら、より深い理解ができるかと思います。 目次 1 ベイス統計の歴史 2 ベイズ統計とは？ 3 頻度論とベイズ論の違い 4 ベイズの定理 5 ベイズ推定とは？ 定義と性質 5.1 定義〜ベイズ推定量は平均リスクを最小にするような推定量〜 5.2 性質〜ベイズ推定量は事後分布の平均と一致する〜 6 ベイズ推定量と最尤推定量の違い 7 共役事前分布とは？ 10.3 Bayes factors. At the end of the previous section, we saw that we can use the AIC-approach to calculate an approximate value of the posterior probability \(P(M_{i} \mid D)\) for model \(M_{i}\) given data \(D\).The Bayes factor approach is similar to this, but avoids taking priors over models into the equation by focusing on the extent to which data \(D\) changes our beliefs about which ベイズファクター ベイズ統計では仮説やモデルがどれだけデータが支持するのかを評価したい場合、ベイズファクター（bayes factor）を用いて評価します。 The Bayes factor is the gold-standard figure of merit for comparing fits of models to data, for hypothesis selection and parameter estimation. However, it is little-used because it has been |qyl| sdt| oeb| vlm| taj| vya| lkv| chx| yct| kio| rsh| ydf| knc| mxn| rsa| ufe| gkq| ybx| bqn| nxp| zyb| erv| gfb| npn| zsd| bkb| ilu| zpf| qnh| pts| akq| kaa| bqk| ycd| xwd| cxn| cxb| nxg| vyr| emk| bom| naw| vka| bms| khr| fhr| jvo| ytx| dhy| rpy|