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No.2
- 回答日時:
企業の統計家です。
もう、間に合いませんか。ベイズの定理を用いた、正規母集団の推定のことだと思いますよ。
・分散が既知の場合の母平均の推定
・平均も分散も未知の場合の母集団のパラメータ推定
積分公式があって、紙面には書ききれないので、
参考URLの繁桝先生のベイズの本を読んでください。
安い中古本も出ています。
通常と同じように、サンプルが5個くらい与えられていて、
ここから母集団のパラメータ(μ)を推定するのですが、
今のサンプルを最も尤もらしく説明できる分布パラメータを、
ベイズの定理によって逆推定するのです。
平均は、期待値とは異なりますよ。
ご質問の内容は、パラメトリック・ベイズという方法論ですが、
単峰であるとか、色々と制約があります。
この次に、ノンパラメトリック・ベイズという方法論を学ぶと思いますが、
共役事前分布にディリクレ分布を使ったりします。
今、話題となっている「ビッグデータ」の分類器作りに
重要となってきますので、授業でも取り扱うのだと思います。
我々も社内で勉強会をやっているところです。
参考URL:http://www.amazon.co.jp/gp/product/4130420615/re …
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