• 締切済み

ベイズ統計学ってなんですか?

普通の統計学とどう違うんですか?使う人の経験とかを持ち込めるとよく聞くのですが、それがメリットになるのかどうかよく分かりません。

みんなの回答

  • Knotopolog
  • ベストアンサー率50% (564/1107)
回答No.1

統計学は,専門ではありませんが,回答が投稿されないようですので,代わりに,お答えします. ベイズ統計学は,ベイズ確率に基づく統計学のようです.下記のウィキペディアで,確認して下さい. ベイズ確率(ウィキペディア・Wikipedia) https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E7%A2%BA%E7%8E%87 以上です.

feaite
質問者

お礼

遅くなりましたが、ありがとうございます。

関連するQ&A

  • ベイズ統計学につきまして。

    ベイズ統計学による、主観的確率に基づく推計で、100%間違いない結論を出せるのは、どんな場合でしょうか。

  • ベイズ統計学(ベイズ決定理論)を学びたい

    高卒社会人です。 統計的推論手法を身につけたいと思うに至りました。 書店で色々入門書を漁ったのですが、自分に数学的素養が 足りないためかチンプンカンプンです。 ベイズ統計学を独学で学ぶためにはどのような前提知識が 必要となるのでしょうか? お勧めの自習書、学習pathなど、併せてご紹介頂け るとうれしいです。 よろしくお願いいたします。

  • ベイズ統計に興味があり、ベイズフィルタを作ってみた

    ベイズ統計に興味があり、ベイズフィルタを作ってみたいと思ったのですが、サイトを調べてみてもよくわかりません。 誰か初心者でもわかるように説明してもらえないでしょうか?

  • ベイズ統計について教えてください

    「目の前にツボが1つあり、AのツボかBのツボのどちらかである。Aのツボには9個の白球と1個の黒球が、Bのツボには2個の白球と8個の黒球が入っている。目の前のツボから1個取り出し色を確認してからツボに戻し、再び1個取り出し色を確認するものとする。 20回球を観測した時、黒球が出た回数に対応して、ツボがBである事後確率について表にしたのである」(小島寛之著「ベイズ統計学入門」pp.157)の表中の数値の求め方が分かりません。 黒の回数 0 1 2   … 事後確率 8,62×(1/10)^14 3.10×(1/10)^12 1.12×(1/10)^10  … 生起確率 1.05×(1/10)^14 8.39×(1/10)^12 3.19×(1/10)^10  … 計算の仕方が分れば、黒の回数3以降は、類推できると思います。よろしくお願いします。

  • ベイズ統計に関する尤度について

    ベイズ統計を展開していく際に尤度が分かっているということが前提となります。 その尤度について表のようなものを作成するわけですが、例えば、迷惑メール、非迷惑メールに”アイドル”と言う言葉が含まれるかどうかを考えます。迷惑メールの中で”アイドル”が含まれる確率A、非迷惑メールの中で”アイドル”が含まれる確率Bがそれぞれ分かっていると仮定するわけですが、一方でアイドルという単語を含むメールに関して迷惑メールである確率C、非迷惑メールである確率Dも定義可能ですね。 この場合、A+B≠1(これは当然), C+D=1(迷惑か非迷惑かしかないから)という違いがあります。実際にある練習問題ではA,Bの方を使っているのですが、C,Dのように確率が足して1になるという風にして尤度を考えることもできるように思うのです。尤度表の縦、横方向に足して1になるという風にして表を作る必要は必ずしもないのでしょうか。 尤度表を作るところこそがベイズ統計の肝というか個性が出るところだと思うのですが。よろしくお願いします。

  • ベイズ統計学の利用法について

    頻度論的な統計手法では,確率分布の推定誤差を母数の区間推定という方法で表現します. この場合,標本数が大きくなるとその区間は狭まり,無限になれば区間は限りなく狭くなります. しかし,現実の標本数は有限ですから,区間の上限と下限があります. 実務上は,上限値あるいは下限値を母数の推定値にして,安全側の判断をします. さて,ベイズ統計手法の場合,予測した確率分布の推定誤差はどのように表現するべきなのでしょうか? 実務上でベイズ統計学を利用したいのですが,この部分で悩んでおります. どなたか,よいアドバイスをお願いいたします.

  • 数学のベイズ統計についてお尋ねします。

    ベイズ統計における数学表記についてお尋ねします。事象A, B, Cについてベイズ統計の表記として以下のものがあります(テキストに載っていた)。 P(A|B,C)=P(A,B,C)/P(B,C) P(A,B|C)=P(A,B,C)/P(C) 左辺に出てくる表記でA|B,CというようなものはA|(B,C)というものではないかと思いますが、どうでしょうか。それとも(A|B),Cでしょうか。 A|(B,C) だと事象B,Cが成り立つという条件の下でAが成り立つという意味であり、 (A|B),C だと事象Bが成り立つという条件の下でAが成り立ち、そして(かつ)Cが成り立つ ですね。 表記として解釈が2つ成り立つように思うのですが、どのように整理されるのでしょうか。 あるいはそのどちらでもない、としたらどういう処理になるでしょうか。 また、Pというものを関数と考えたとき、表記上、1,2,3変数どれにも対応しているというところが融通無碍という感じでそれでいいのだろうかという気持ちになります。関数と考えてはいけないのでしょうか。 ベイズ統計の理論は数学的表記に従って式が展開されるので式の表現によって時間を遡ることも許していると思います(逆確率とか)。そのため数式計算としての厳密性(四則演算とかの導入)が必要だと思うのですが。P(様々な事象)ということになるとこんな式の展開はアリか?という疑問も出てきます。どのように整理するのでしょうか。 例えば”|の左右はカッコでまとめることになっている”とかの規則があるとかですが。 よろしくお願いします。

  • ベイズ統計の用語についてお尋ねします。

    ベイズ統計において事前確率、事後確率というものが出てきます(有名なので、式は書きませんが)。私が読んでいる本では事前、事後、という言葉の語感と定義が一致していません。ただ、そのような名前で呼ばれるということのようです。 推測ですが、条件なしで単純に全データから発生事象の数を除したものが事前、条件付き確率が事後、すなわち、ベイズの式は単純な確率(事前)から条件付き確率(事後)を陽形式で表示できるということで、後で条件を付けたらどうなるかが分かるということなのでしょうか。 用語の語源を理解すると頭に入りやすいと思うのです。 よろしくお願いします。

  • Youtubeの統計

    Youtubeの統計で、統計情報は最初は公開になっていますが 全ての動画を非公開にしたり個別に非公開設定もできるようになっています。 非公開に設定してある動画で統計をクリックすると この動画に与えられた栄誉(0) (この動画に与えられた栄誉はありません) と出て、公開の動画は統計が見れます。 例えばお気に入りにいれてる人数やどこからその動画にアクセスしたかなど。 非公開にするメリットやあえて公開ではなく非公開にする人は何故非公開にするんでしょう?

  • 統計と行列

    行列を用いて、統計演算を行うメリットって何ですか?