Enviar pesquisa
Carregar
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その1)
•
Transferir como PPTX, PDF
•
0 gostou
•
196 visualizações
S
Satoshi Kawamoto
Seguir
尤度関数
Leia menos
Leia mais
Ciências
Denunciar
Compartilhar
Denunciar
Compartilhar
1 de 10
Baixar agora
Recomendados
20211115 jsai international_symposia_slide
20211115 jsai international_symposia_slide
Satoshi Kawamoto
第5章 マルコフ連鎖モンテカルロ法 1
第5章 マルコフ連鎖モンテカルロ法 1
Satoshi Kawamoto
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その2)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その2)
Satoshi Kawamoto
マンガでわかるベイズ統計学第二章実装Tips(C#)
マンガでわかるベイズ統計学第二章実装Tips(C#)
Satoshi Kawamoto
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第1章+α)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第1章+α)
Satoshi Kawamoto
統計検定3級 5
統計検定3級 5
Satoshi Kawamoto
統計検定3級 4
統計検定3級 4
Satoshi Kawamoto
統計検定3級 3
統計検定3級 3
Satoshi Kawamoto
Recomendados
20211115 jsai international_symposia_slide
20211115 jsai international_symposia_slide
Satoshi Kawamoto
第5章 マルコフ連鎖モンテカルロ法 1
第5章 マルコフ連鎖モンテカルロ法 1
Satoshi Kawamoto
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その2)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その2)
Satoshi Kawamoto
マンガでわかるベイズ統計学第二章実装Tips(C#)
マンガでわかるベイズ統計学第二章実装Tips(C#)
Satoshi Kawamoto
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第1章+α)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第1章+α)
Satoshi Kawamoto
統計検定3級 5
統計検定3級 5
Satoshi Kawamoto
統計検定3級 4
統計検定3級 4
Satoshi Kawamoto
統計検定3級 3
統計検定3級 3
Satoshi Kawamoto
統計検定3級 2
統計検定3級 2
Satoshi Kawamoto
統計検定3級 1
統計検定3級 1
Satoshi Kawamoto
Prml7 7.1
Prml7 7.1
Satoshi Kawamoto
Prml 4.3.6
Prml 4.3.6
Satoshi Kawamoto
Prml 4.3.5
Prml 4.3.5
Satoshi Kawamoto
Prml 4.1.2
Prml 4.1.2
Satoshi Kawamoto
Prml 4.1.1
Prml 4.1.1
Satoshi Kawamoto
Prml 4
Prml 4
Satoshi Kawamoto
Mais conteúdo relacionado
Mais de Satoshi Kawamoto
統計検定3級 2
統計検定3級 2
Satoshi Kawamoto
統計検定3級 1
統計検定3級 1
Satoshi Kawamoto
Prml7 7.1
Prml7 7.1
Satoshi Kawamoto
Prml 4.3.6
Prml 4.3.6
Satoshi Kawamoto
Prml 4.3.5
Prml 4.3.5
Satoshi Kawamoto
Prml 4.1.2
Prml 4.1.2
Satoshi Kawamoto
Prml 4.1.1
Prml 4.1.1
Satoshi Kawamoto
Prml 4
Prml 4
Satoshi Kawamoto
Mais de Satoshi Kawamoto
(8)
統計検定3級 2
統計検定3級 2
統計検定3級 1
統計検定3級 1
Prml7 7.1
Prml7 7.1
Prml 4.3.6
Prml 4.3.6
Prml 4.3.5
Prml 4.3.5
Prml 4.1.2
Prml 4.1.2
Prml 4.1.1
Prml 4.1.1
Prml 4
Prml 4
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その1)
1.
マンガでわかるベイズ統計学 第3章 尤度関数
2.
確率と尤度 • 確率との考え方の違い (http://norimune.net/2510) – 確率 •
あるパラメータの分布から、特定のデータがどれほど 得られやすいかを示したもの – パラメータを固定してデータが変化する – 尤度 • あるデータを得たときの、パラメータの尤もらしさ – データを固定してパラメータが変化する
3.
確率と尤度(具体例) • あるコインを投げて、1回目は表、2回目は裏、 3回目は表が出た。 – 確率 •
コインの表が出る確率は既知の情報であり、0.5である ことが分かっているとする。 • 1回目は表、2回目は裏、3回目は表が出る確率は 0.5×0.5×0.5だ – さて、もう一度コインを投げて、4回目が表になる確率は 0.5×0.5×0.5×0.5だ – 尤度 • コインの表が出る確率が0.5であることの尤もらしさは 0.5×0.5×0.5=0.125だ • コインの表が出る確率が0.7であることの尤もらしさは 0.7×0.3×0.7=0.147だ
4.
尤度関数 • あるコインを投げて、1回目は表、2回目は裏、 3回目は表が出た。 – 表が出る確率をpとする(変数) •
すると尤度を関数として表現できる(尤度関数) – L(p)=p×(1-p)×p – 尤度関数 • pを変数として、 pの尤もらしさを示した関数
5.
尤度関数のグラフ 「1回目は表、2回目は裏、3回目は表が出た」という観測をもとにすると、 表が出る確率pは0.66あたりが最も尤もらしい。
6.
尤度関数のグラフ ・最も尤もらしいp? つまりL(p)=p×(1-p)×pを最大化するp →最尤推定量
7.
最尤推定-1 32 pppL
を最大化するpを発見したい。
8.
最尤推定-2 32 pppL
を最大化するpを発見したい。 ここで、関数の傾きがゼロになる点が 存在することに着目する。 ※傾きがゼロになっている点pが「最尤推定量」だ
9.
微分法を用いて関数の傾きを求める(導入編) 32 pppL
の傾きを知りたい! p p+h L(p+h) L(p) 台形を考えると、傾きはだいたい h pLhpL と表現できる。 ここで、hを小さく小さく小さくしていくと 実際の関数の傾きになる。 h pLhpL h 0 lim と記述される。
10.
微分法および対数・対数尤度は また次回
Baixar agora