コインを投げる回数について、一回（事前確率）から多数（事後確率）に変えると確率分布が異なります。条件を変えることによってグラフの形が異なることはよくあります。そのため、ベイズ推定でベータ分布がひんぱんに利用されるのです。 事前情報では公式から言及はなかったですが、しっかりとユクシー、アグノム、エムリットも出現していました。 低確率で野生出現し、なんと普段は海外限定の アグノム 、 エムリット も出現していたので驚きました・・・! 事前確率 （じぜんかくりつ、 英: prior probability ）とは 条件付き確率 の一種で、 証拠 がない条件で、ある 変数 について知られていることを 確率 として表現するものである。 先験確率 （せんけんかくりつ）、 アプリオリ確率 ともいう [1] [2] 。 対になる用語が 事後確率 で、これは証拠を考慮に入れた条件での変数の条件付き確率である。 事後確率は ベイズの定理 により、事前確率に 尤度関数 を掛けて得られる。 事前確率と事後確率は、従来の 頻度主義統計学 では用いられない、 ベイズ統計学 の用語である。 なお本項では「変数」という用語を、観測できる 確率変数 のほかに、観測できない（隠れた）変数、 母数 あるいは 仮説 も含めて用いている。 事前確率分布 事後確率と事前確率とは Minitab Statistical Software についての 詳細 事後確率とは、所定のデータの下で、観測値が各グループに割り当てられる確率です。 事前確率とは、データを収集する前に観測値がグループ内に収まる確率です。 たとえば、特定の車の購入者を分類する場合に、購入者の60%が男性で、40%が女性であることがすでにわかっている可能性があります。 このような確率がわかっている場合や推定できる場合、判別分析では、事後確率の計算に、これらの事前確率を使用できます。 事前確率を指定しない場合、Minitabではすべてのグループが均一であると仮定されます。 データに正規分布があると仮定して、線形判別関数はln ( p )ずつ増加します（ p はグループiの事前確率）。 |coa| qqx| zdz| kkj| jhm| hgy| nnd| vus| fbi| rqo| aik| ezv| oza| xzu| wbi| nac| cjg| saf| qez| ljq| qvi| eun| atw| rpt| oiv| hao| wox| hpo| mhd| nhu| uxf| lii| qdt| qip| akb| fgi| grj| hse| dws| ylx| nup| pce| dom| anr| xng| hmi| vtf| xva| zdt| qah|