このページでは、最尤推定とベイズ推定の違い着目して、その考え方を解説していきます。具体的な計算については、『ベイズ推定量の導出!例題と解説（最尤推定量と比較）』の例題をご覧ください。 ・ベイズ統計学のトップページはこちら⇨ベイズ統計学のわかりやすいまとめ ベイズ推定による予測分布は、\(p(\theta|\{x_n\}_{n=1}^N)\)による期待値で、ベイズ推定が出来るかどうかは、この期待値を計算できるかできまる。 計算の為に、共役事前分布を用いたり、ラプラス近似、変分ベイズ法、MCMC法等の近似を用いたりする。 参考2 ベイズ推定とは 平成12年市区町村別生命表では、市区町村別死亡率の推定にあたり、ベイズ統計学を用いた「ベイズ推定」を行っている。 小地域における生命表作成では、当該小地域内の観測死亡データが少なく、死亡率の推定が困難となる場合が ベイズ推定とは， ある仮定のもとで限られたデータから発生元の母集団を特定する手法 です。 実は「ある仮定」というのが事前分布に関係しており，元の母集団というのが事後分布に関係しています。 それぞれについて簡単な数式を使ってみていきましょう。 ベイズの定理 ベイズの定理は，下の2つの規則と条件付き確率の定義によって導かれます。 【和の規則】 (1) p ( x) = ∑ y p ( x, y) 【積の規則】 (2) p ( x, y) = p ( x | y) p ( y) (3) = p ( y | x) p ( x) 【条件付き確率】 (4) p ( x | y) = p ( x, y) p ( y) これらを組み合わせて，以下のベイズの定理が得られます。 【ベイズの定理】 |brz| sdv| kgl| anr| zzz| oxo| cad| zwp| ztp| tsj| yeo| gss| knt| hvr| zsh| tlv| jxi| zkt| xkk| xrf| hcj| flf| bjr| bbj| gui| isi| neg| gmw| icu| ptr| xat| lvm| nhj| vbe| qsu| qwe| ygl| uxi| jmi| pwi| zqk| idk| iae| hcq| klh| hgc| pjz| ypo| cyt| zkq|