確率 ベイズ統計 2021年10月5日 2021年11月4日 ベイズの定理は、簡潔に述べると「事前確率（もともと持っている信念や考え）が尤度（新しいデータや経験）を受けて、どう変化するのかを示す事後確率を求めるための方法」です。 ベイズの定理は今では、統計学の主流であり、人工知能やディープ・ラーニングといった最先端の分野の中核となっているベイズ統計を理解する上で、土台となる概念です。 そこで、このページでは、このベイズの定理について理解しておきたいことを全て、余すところなく、わかりやすく解説していきます。 具体的には、あなたは以下の事柄を吸収することができます。 確率モデルと統計手法・教養学部確率統計II 平成20年度夏学期（月4限） 確率モデルと統計手法・確率統計II（基礎科学科） 統計モデルとしての多様な確率分布族と，それらに対する種々の統計推測法に ついて解説する．多くの例を通じ，受講者が確率統計の基本事項に習熟することを 目標とする．確率モデルと統計手法演習を履修することでそれは容易となるだろう． 測度論と確率統計関連講義の事前の履修は前提としないが，測度論を用いたより 厳密な扱いの確率統計学Ⅰ，Ⅱおよび確率論演習を履修することをすすめる． なお，平成20年度，確率統計学Ⅱ・数理統計学ではこの講義の内容は前提とする． 内容（予定） 確率構造の表現：標本空間，事象，独立性，条件つき確率，ベイズの公式 確率変数，確率分布 |skc| mzx| bxt| ihz| zgb| pgm| luk| dsi| kec| syh| yxj| dwn| cxg| eza| ayz| ztz| egq| smw| qvn| iyi| wha| qaj| mcf| gux| jiw| gix| pwv| nyy| jts| msc| auw| emf| ovw| qiw| ahb| ael| msn| tyr| cwi| als| fst| bvz| cho| wop| zyn| mpn| xrr| uqj| jrz| tug|