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ベイズ統計を勉強中

ベイズ統計の基礎を学ぼうと思って、本を買ってきた。

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ベイズ統計はベイズの定理

p(B|A) = \frac{p(A|B) p(B)}{p(A)}

に尽きるが、p(B) や p(A) をどう設定するか任意性があるところが若干引っかかる点です。

後は独立な事象が来たらベイズ更新で p(B|A) を更新していくと p(B), p(A) の記憶が薄らいでいくというのが、肝かなと思いました。

後は Stan/R, NumPy を使って演習問題を解けばよいのだが、これがなかなか大変。