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海と波と山と犬と音楽と甘いものが好き。経済学部の3年生。統計関連のことについて書くこと…

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海と波と山と犬と音楽と甘いものが好き。経済学部の3年生。統計関連のことについて書くことにしました。Instagram: @yanax.87.jpeg

「レプトクラブサスカニの甲羅の長さの平均は32mmよりも大きいのか」とかいうクソどうでも良い仮説を正規分布のベイズ推定をしてモンテカルロシミュレーションで検証する。

色んなものが正規分布っぽい分布をしますが、ＲのMASSライブラリに入っているレプトクラブサスカニの甲羅の長さ（どうやら正規分布っぽいらしい）のデータを使って正規分布の二つのパラメータ（平均と分散）をベイズ推定するのがこの記事です。最後にRのコードも載せてます。最後のコードは分散を所与としたときのコードも最初の方に入れてて、そこで事前分布の影響の大きさを変えて事後分布事前分布に引っ張られる具合の違いをみるってのもやってるので気になる人は見てみてください。適当にコードを実行してグ

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    • 多変量ガウス分布の仕組みをキモチで理解する。

      統計学の授業で正規分布を勉強した人は多いと思います。正規分布に従う変数が$${n}$$個ある時にその$${n}$$個の変数が全体としてどのように分布するのか、を表したのがが多次元ガウス分布です。（正規分布はしばしばガウス分布とも呼ばれます。） ネットで「多変量ガウス分布」と検索すると数学的な理解に重きを置いた記事ばかりがヒットしてきたのでできる限り多変量ガウス分布の仕組みを目で見て気持ちで理解するような記事にしたつもりです。Rを使って使って多変量ガウス分布の部分的な情報を取

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      • 明日の朝も生きて目覚める確率（feat.ベイズの定理）

        高校の卒業文集に「全ての確率は1/2だ。」と書いた友達がいました。ある出来事が起こるか起こらないかは、起こったかどうかという事後の結果からしか分からないんだから事前にその確率について考えてどうする、というユーモアです。なぜか今朝起きた時にふとこんなことを思い出したので、この「全ての確率は1/2理論」とベイズの定理を使って明日も生きて目覚める確率について考えてみたいと思います。 今回のアプローチベイズの定理の肝は、「新しい情報を得る度に信念を更新する」ことです。なので、「明日

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      「レプトクラブサスカニの甲羅の長さの平均は32mmよりも大きいのか」とかいうクソどうでも良い仮説を正規分布のベイズ推定をしてモンテカルロシミュレーションで検証する。

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