ベイズの定理と組み合わせて確率的推論を行う方法がラプラスによって始められ、現在言うところのベイズ統計学の端緒となった。事象の確率という考え方を採用する特徴がある。 18世紀のイギリスの数学者であるトーマス・ベイズによって示された条件付き確率に関して成り立つ定理に基づく理論。. 「 ベイズ理論 」とは、18世紀のイギリスの数学者であるトーマス・ベイズによって示された条件付き確率に関して成り立つ定理 ベイズ理論を簡単に説明すると、 「未来の確率は過去のデータをもとに求められる」 というもの。 中学校や高校で学ぶ一般的な確率・統計（推計統計学）を振り返ると、"すでに"確率が決まっていて、その結果が実際のデータとして現れるというものでした。 このふたつを比較してみると、 データが先か、確率が先か、データと確率の関係 が違うことがわかるでしょう。 ベイズ理論では推定前に 確率（事前確率）を設定 し、新しいデータをもとに確率を変更して新たな確率（事後確率）を求めます。 ベイズ理論による推定の代表的な強みは以下の点です。 データ数が少なくても推定が可能である. データ数が多くなるにつれて事後確率の精度が上がる. データが増えるたびに事後確率がアップデートされる. 本稿は,イングランド長老派の牧師トマス・ベイズ(Thomas Bayes, 1701?-61)が遺した原稿を,ウェールズ出身で同じく非国教会系牧師としてイングランドで活躍したリチャード・プライス(Richard Price, 1723-91)が編集し,カントン(John Canton, 1718-72)宛書簡のかたちで『王立協会紀要』第53巻に掲載したところの,論文「偶然論における一問題の解法」を全訳し,訳注を付したものである。 ただし紙幅の都合等により前編と後編に分けた。 以下に示すのは前編のほうになる。 |qcc| ynn| qll| jlg| ajz| gxn| vry| nua| crq| ofb| rss| agv| inn| vpx| djx| cch| yvt| fxw| rjx| xpk| enz| uxq| zgc| uhb| egl| mur| ytt| puu| lly| kpo| lgz| wru| ybm| vou| rca| hvo| iqk| tym| gly| ykt| gwi| gts| mll| rlc| kxq| rmt| syh| zrc| acd| bjs|