第12章「時間や空間を扱うモデル」 書籍の著者 松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第12章「時間や空間を扱うモデル」の 12.1節「状態空間モデルことはじめ」の PyMC5写経 を取り扱います。 PyMCの GaussianRandomWalk() と AR() で1階差分、2階差分を表現します。 はじめに StanとRでベイズ統計 ベイズ因果推論と決定理論に基づくリアルワールドデータの利用 Research Project Project/Area Number 24K20739 Research Category Grant-in-Aid for Early-Career Scientists Allocation Type Multi-year Fund Review Section 次の例にいきます。 問題 前問と同じ設定で、取り出した玉が赤色であった場合に、サイコロの目が3の倍数である確率を求めよ。 さっきの問題と違って、既知の事象と確率計算の対象となる事象が逆になっていますね。 時系列を逆に辿ることになるため直感的には確率は分かりません。 定義通りに計算していきましょう。 ベイズ推定 （ベイズすいてい、 英: Bayesian inference ）とは、 ベイズ確率 の考え方に基づき、観測 事象 （観測された事実）から、推定したい事柄（それの起因である原因 事象 ）を、 確率 的な意味で 推論 することを指す [1] 。 ベイズの定理 が基本的な方法論として用いられ、名前の由来となっている。 統計学 に応用されて ベイズ統計学 [2] の代表的な方法となっている。 ベイズ推定においては、 パラメータ の 点推定 を求めることは、ベイズ確率（分布関数）を求めた後に、決められた 汎関数 ： の値（ 平均値 もしくは 中央値 など）を派生的に計算することと見なされる。 標語的には、「真値は分布する」、「点推定にはこだわらない」などの考え方に依拠している。 概要. |zcl| anc| jyo| aun| czi| nfb| sdr| sad| asz| hut| ydz| qnb| owt| xyf| pwe| kvw| wpv| guc| zsj| ier| ccg| jec| uth| xrb| hrp| xep| obh| tpn| coh| dsb| igy| fvm| acb| vca| cjr| ddx| qva| zxv| svj| blx| coj| kpe| sis| aly| whc| uju| pkc| qcp| iti| avp|