ベイズ統計学入門

ベイズ統計学は18世紀に編み出された統計手法です。
20世紀後半まで、日の目を見ず、
コンピュータサイエンスのメールや検索アルゴリズムで一躍有名になりました。
創始者は、イギリスのベイズとフランスのラプラスです。
ベイズ統計学は推論であり、
はっきりしない出来事について、
何らかのしょうこうから推理を行うものです。
確率的推論では、
「おおよそxxxであろう」と結論を導きます。
スタンダードな統計的推論とベイズ推定の2通りの結論があります。
スタンダードな統計的推論では、
「おおよそxxxであろう」と、
リスクを踏まえた上で、
1つに結論を絞ります。
ベイズ推定では、
「どららもありうるが、xxxの可能性が高い」と、
二股をかけた結論を導きます。
ベイズ推定は、
人間の心理に依存した主観数値を利用します。
ベイズ統計の主観性と思想性を持った、
人間臭い推測技術を学んで、活用していきたいと思います。