ベイジー

統計学者ベイジーの物語。ベイジーは統計の専門家。いろんな依頼を統計を使って颯爽と解決。…

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統計学者ベイジーの物語。ベイジーは統計の専門家。いろんな依頼を統計を使って颯爽と解決。統計以外でも数字が絡む勉強は大好き。このnoteの目的は、ベイジーの活躍と、ベイジーの統計に関するメモを発信すること。猫大好き。記事が少しでも面白いと思ったらスキしてくれるとベイジーは嬉しい。

ベイジーの追記: 工場プロジェクト

ベイジーは工場で働くボブに統計学を用いて工場で生成される不良品の数を推定してほしい、と頼まれた。そのプロジェクトは無事に終わった。このメモでは、プロジェクトで用いた数式を導出する。 工場プロジェクトの詳細は以下のページ。 また、ベイズの定理についての詳細は以下をご覧ください。 事前分布 プロジェクトでは事前分布をガンマ分布で記述した。 $$ \mathrm{cr}(\lambda) = \displaystyle\frac{\beta^{\alpha}}{\Gamma

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    • ベイズ推定: 統計学者ベイジー、工場で活躍

      イントロボブはある工場の管理者。彼の悩みの種は製造ラインで発生する不良品である。これまでの経験から、「不良品は1週間に1回くらい作られるだろう」とのんびり考えていた。ところが、ある日、上司から「データをとって正確に把握してほしい」と言われてしまった！そこでボブは、5週間にわたって不良品の発生回数を記録することにした。結果は1週目2回、2週目3回、3週目4回、4週目3回、5週目2回。 「あれ、結構多いな…」 $$ \begin{array}{cc} 1週目&2回\\ 2週目

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      • 信念のモデル化によりベイズの定理を導出する

        導入あなたはある町の発熱外来の医者です。今日の患者は食べ物の味や匂いがわからなくなったという症状を訴えています。このとき、患者がコロナウィルスに罹っている確率はいくらでしょうか。 このような推論を行う上で避けては通れないのがベイズの定理です。情報収集のためインターネットを散策していると、ベイズの定理を応用した問題を解説している記事は多く存在することに気づきます。例えば、ある病気に関する検査結果が陽性であったときに、検査を受けた人が本当に病気である確率を求める問題がよく解説さ

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        • ベイズ推定：コインを振ったのはイカサマ師か善人か

          ベイズ推定を使って、簡単な問題を解いてみます。ここで紹介する方法はより複雑で現実的な問題にも応用可能なものです。 問題設定扉の後ろに一人の男がいます。男が誰であるか特定はできていので$${X}$$と呼ぶことにしました。しかし、$${X}$$が悪名高いイカサマ師か、善人であることはわかっています。恐ろしいことに、イカサマ師は何らかの方法でコインを必ず表にすることができます。善人は公平なコインを振ります。扉には腕を通せるほどの小さな穴があります。$${X}$$がそこから手を出し

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        ベイジーの追記: 工場プロジェクト

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          SQLでフライトデータを集計する

          皆さん初めまして。この記事ではフライトデータをSQLで集計した結果を紹介します。この記事はフライトデータを解析している以下の記事に触発されて書かれています。 この記事ではフライトデータに関する幾つかの集計を図示しています。その結果をベンチマークとして、達成に必要なデータ集計をSQLで実行します。 使用するデータアメリカの運輸省運輸統計局は大手の航空会社が運行する国内便の運行実績を記録しています。彼らが公表した、2015年の運行実績のデータを集計します。データは以下から入手

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          SQLでフライトデータを集計する

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