ベイズとは誰か？ ベイズとは何か？

Pythonで学ぶBayesianデータ分析

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

ベイズとは誰か？

¹ パブリックドメイン, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=14532025

傘を持つべきか？

ベイズとは何か？

• ベイズ推論とは、新しい情報が得られるたびに信念を更新することです。

ベイズとは何か？

• ベイズ推論とは、新しい情報が得られるたびに信念を更新することです。

• 古典的手法とは大きく異なります。

 

 

	頻度主義（古典）	ベイズ
確率
パラメータ

ベイズとは何か？

• ベイズ推論とは、新しい情報が得られるたびに信念を更新することです。

• 古典的手法とは大きく異なります。

 

 

	頻度主義（古典）	ベイズ
確率	結果の割合	信念の度合い
パラメータ

ベイズとは何か？

• ベイズ推論とは、新しい情報が得られるたびに信念を更新することです。

• 古典的手法とは大きく異なります。

 

 

	頻度主義（古典）	ベイズ
確率	結果の割合	信念の度合い
パラメータ	固定値	確率変数

ベイズは役立つ！

• 不確実性を自然に扱える（パラメータに分布があるため）。
• 専門家の意見やドメイン知識をモデルに反映できる（確率＝信念の度合い）。
• p値などの固定閾値に依存しない。
• データが少なくても統計的に妥当。
• 頻度主義と一致することも多いが、カスタムモデルに柔軟。

確率分布

• 確率変数の分布は、その値と確率を定めます。
• 離散（有限個の値）または連続（無限個の値）。
• 連続分布は密度プロットで可視化できます。

Pythonで分布を扱う

print(draws)

[146.58686154393, 159.40688614250, ..., ]

 

print(len(draws))

10000

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.kdeplot(draws, shade=True)
plt.show()

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