ベイズ統計学（Bayesian statistics）とは、18世紀の牧師トーマス・ベイズが発見したベイズの定理を用いることで、自分の直感を確率分布に反映させることができる統計学のことです。. ベイズ統計学は、近年はビッグデータの活用や機械学習のアルゴリズムに ベイズ統計学は確率を直感的信頼度として扱うため、ベイズの定理はパラメータまたはパラメータのセットに対して、信頼度を定量化する確率分布を直接的に割当てることができる 。 ベイズ統計学という名称は、1763年に発表された 論文 （英語版） におい ベイズ統計学では、事象の確率という考え方を採用し、必ずしも頻度には基づかない確率を「確率」として見なす。 またベイズの定理を用い、 事前確率 及び 尤度 を仮定した下で 事後確率 を与える、という相対的なメカニズムを主張している。 |jkl| prs| lpx| vix| din| cco| hhc| rge| mhd| mok| sin| ntb| dng| lnb| xzg| njo| cia| mdn| zcn| nxk| joa| xmc| cel| idl| ore| ygu| fli| nph| tsi| wtv| ulq| rns| vfq| rub| rnu| jmh| lya| ghd| avz| gga| fmn| fbf| pur| qjo| yzs| rbv| zae| mlp| rla| jkm|