ベイズ統計– category –
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ベイズの力でエビデンスを統合する:ベイズメタアナリシス徹底解説
複数の研究結果を統合し、より強固なエビデンスを導き出すメタアナリシスは、医療や心理学、社会科学など多岐にわたる分野で重要な役割を果たしている。しかし、従来の頻度論的アプローチでは扱いにくい問題や、事前情報の活用といった点で限界があった。... -
ベイズ統計の核心:事前分布と事後分布を理解する
「データから何かを学ぶ」とき、私たちは常に何らかの「信念」を持っている。ベイズ統計学は、この「信念」をデータに基づいて更新していくという、非常に人間らしい思考プロセスを数学的に表現したものだ。今回は、その中心となる「事前分布」と「事後分... -
ベイズの理論からベイズ統計へ:不確実性を扱う強力なフレームワーク
私たちが生きる世界は不確実性に満ちている。明日の天気、新しい治療法の効果、マーケティングキャンペーンの成功率など、未来の出来事を完全に予測することはできない。しかし、この不確実性を数学的に捉え、合理的な意思決定を支援する強力なフレームワ... -
ベイズの定理とナイーブベイズ:機械学習の基礎を理解する
機械学習の分野には、様々な強力なアルゴリズムが存在する。中でも特に理解しやすいものの一つがナイーブベイズだ。ナイーブベイズは、あの有名なベイズの定理をベースにしており、スパムメールの分類から医療診断まで、幅広い分野で活用されている。この... -
R でギブスサンプリングを実施する方法
ギブスサンプリング(ギブス法)を R で実施する方法。 初期値を与えて、何度もサンプリングしていると、だんだんに形になってくる。 ギブスサンプリング用のデータの用意 heikinという名前のデータを入力する。 heikin <- c(6.0,10.0,7.6,3.5,1.4,2.5,...
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