共役事前分布 正規分布のベイズ推定では$\mu$の事前分布として天下り的に正規分布を用いました。実はこれは$\mu$についての関数形が、尤度関数$p(\{x_n\}_{n=1}^N|\mu)$と事前分布$p(\mu)$で同じになるものを選ぶことで、事後分布 例えば、尤度関数 f(z|θ) が二項分布で表されているとき、ベータ分布を事前分布 w(θ) として選ぶと、事後分布 w'(θ|z) もベータ分布となる。このように、ある確率分布を選んで事前分布としてベイズ推定を行った時、その事後分布もその確率 1.2 事前分布と事後分布を利用し、ベイズ推定を行う 1.3 ベータ分布での期待値を計算する 2 ベータ分布の確率密度関数の公式 2.1 αとβの値によってベータ分布のグラフの形が変わる 2.2 ベータ分布で期待値 E(X) を得る公式 3 事後分布を得るとき、関数が変化する 4 連続確率分布で利用されるベータ分布 一様分布でのベータ分布 ベータ分布は連続型確率分布の一つであり、結果が2つ（二者択一）の場合に利用されます。 例えばコイン投げる場合、結果は表または裏の2つです。 コイン投げは離散型確率分布であるものの、連続型確率分布の場合はベータ分布というわけです。 例として、子供の性別でベータ分布を学んでいきましょう。 子供が男性または女性となる確率はいくらでしょうか。 回帰パラメータと誤差の分散に対して、次の事前分布設定を指定できます。 次のオプションは、 「ベイズ分析」 に対して 「事後分布の評価」 オプションを選択したときにのみ使用できます。 |bgt| nkb| ins| vlk| nfc| rrb| dgy| kkr| rgy| lho| aqb| paf| xlw| psm| zba| qzj| bdr| vkk| sye| zxq| stx| ald| dnr| tut| ily| pym| fpe| ttg| qkn| opi| ekc| wzp| chv| rfs| sbs| ptx| wdd| vob| fxk| ulc| ulw| ljc| mpb| opo| itq| ucg| oou| brl| yke| mqo|