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A 回答 (2件)
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No.2
- 回答日時:
得られた観測事実z から、最尤推定ではなく、ベイズ逆推定を行うと、分布の各パラメータ(μとかσとか)が分布を持つような形で推定されます。
つまり、
・平均値の平均と分散
・標準偏差の平均と分散
が算出されます。
推定後のパラメータθの分布関数をω’(θ|z)とし、自然共役事前分布の関数をω(θ)、尤度関数をp(z|θ)とすると、パラメータの計算式は、ベイズの定理から次のように表されます。
ω’(θ|z)=ω(θ)・p(z|θ)/∫ω(θ)・p(z|θ)dθ・・・・(1)
この事後分布ω’(θ|z)から、パラメータθの平均や分散が求まります。
平均は、1次の積率から求まります。
よって、
E(θ)=∫θ・ω’(θ|z)dθ・・・・(2)
分散は、2次の中心積率から求まります。
よって、
V(θ)=∫(θーE(θ))^2・ω’(θ|z)dθ・・・・(3)
式(2)(3)が回答になりますが、式(1)の分母の積分については非常に高度であるため、一般にはMCMC(マルコフチェーンモンテカルロ)を使って単なる積算で行うのが一般的です。
もちろん、OpenBUGSのような専用ソフトが必要です。
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