マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）は、ベイズ推定において、事後分布を求めるのが計算上余りにも困難な場合に、事前分布と尤度分布を材料として乱数を無作為抽出することで、事後分布を概算する方法のことです。 そうは言っても、これだけでは全く意味がわからないと思います。そこで、このページでは、マルコフ連鎖モンテカルロ法について、まずは数式をほとんど使わずにわかりやすく解説していきます。その後に、設定と使用が簡単な統計言語 R を使って、マルコフ連鎖モンテカルロ法を行う方法を簡単に解説します。R …
確率分布を誰でも理解できるようにわかりやすく解説
確率分布は、簡潔に言うと「ある試行で起こり得るすべての事象の確率を出力する関数」です。現実世界の実に様々な現象を、確率分布一つで表すことができるため、特に統計学の世界で非常に重宝されています。 このページでは、この確率分布についてわかりやすく解説していきます。特に以下のようなことが理解できるようになります。 それでは始めましょう。 …
一様分布を誰でも理解できるようにわかりやすく解説
一様分布は、離散型でもあり連続型でもある確率分布です。ある試行のすべての事象の確率が均一である場合の分布であり、非常に単純なものですが、ベイズ統計において事前情報が何もない場合の事前分布として使われるという点で有用です。 当ページでは、この一様分布について簡潔に解説します。 …
