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ベイズ推定とMAP検定による統計学の理解についての質問
kamiyasiroの回答
- kamiyasiro
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企業でsqcを推進する立場にある統計家です。 興味深い問題で、今、取り組んでいるところです。 (1)重みを考慮することはあります。 (2)当然、相関があれば、出現しない（低頻度の）事象が出てきますので、 起こりうる事象の確率は上がります。 でもこれは、学習の結果出てくる分布として考慮されていると思います。 あるいは、空間を直交でなく角度を付けるのかなあ？ それが分かりません。 (1)(2)は、多項のディリクレ分布を使って解く問題でしょうが、 (3)は違うと思います。 ここが分からない点です。 ところで、map検定って聞いたことが無い検定法ですが、 どんな検定統計量を用いるのですか？ それとも、地図の知識を問う、趣味の話？ だとしたら、数学のカテで紛らわしい言葉使わないで下さいね。
noname#227064
- noname#227064
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お礼
ご回答ありがとうございます。 >学習の結果出てくる分布として考慮されていると思います。 私もこの周辺の内容が、非常にあいまいで、腑に落ちない状況でいます。 >3)は違うと思います。ここが分からない点です。 quaestioさんから頂いた、ご回答のように、(3)も重みづけの考え方で、うまくいきそうな気がします。 >map検定って聞いたことが無い検定法ですが、 正確には、MAP決定、MAP推定でした。最大事後確率推定法（Maximum a posteriori estimation method) とうものらしいです。 ご回答ありがとうございます。