ベイズ推定。
 ベイズ推定とは、ある証拠に基づいて、その原因となった事象を推定するための確率論的方法である。

また統計学に応用されてベイズ統計学の代表的な方法となっている。

いま、AおよびXを離散確率変数とする。

ここでAを原因、Xをそれに対する証拠(つまり原因によって起きたと想定される事象)とするとき、

P(A) = 事象Aが発生する確率を、事前確率、P(A|X) = 事象Xが発生した下で、

事象Aが発生する条件付き確率を、事後確率、という。

P(A|X) は、ベイズの定理によって、と表わされる。

分母のP(X)は、すべての想定される原因事象Bから

P(X) =

P(X | B)P(B)
B
-

と求められ、つまりP(A|X)はと表される。


 ある原因Aにより導き出された証拠Xの文字列があります。

ただし、証拠Xをいろいろな角度から更に細かく検証すると、

下記の様に、それぞれにまた違った証拠Xの文字列を導き出します。

証拠Xの1。
S・B・I・E・F・I・D・D・P・D・S・B・N・I・J・P・J・U・A・D・E・N。

証拠Xの2。
R・F・R・H・M・T・T・B・B・W・M・H・R・S・S・M・S・S・W・F・R・M。

証拠Xの3。
M・B・M・M・M・B・B・M・M・B・M・M・M・M・B・B・B・M・B・B・M・B。


 さて、これらの文字列から類推される所のある原因Aとは何でしょうか?

その理由と原因Aにおける今後の展望をベイズ推定を用い200字以内で答えよ。
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by katuo0076 | 2006-10-09 10:06
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