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ベイズの定理と確率論

ショートカット: 違い類似点ジャカード類似性係数参考文献

ベイズの定理と確率論の違い

ベイズの定理 vs. 確率論

ベイズの定理(ベイズのていり、Bayes' theorem)とは、条件付き確率に関して成り立つ定理で、 なおベイズ統計学においては基礎として利用され、いくつかの未観測要素を含む推論等に応用される。. 率論(かくりつろん、,, )とは、偶然現象に対して数学的な模型(モデル)を与え、解析する数学の一分野である。 もともとサイコロ賭博といった賭博の研究として始まった。現在でも保険や投資などの分野で基礎論として使われる。 なお、確率の計算を問題とする分野を指して「確率論」と呼ぶ用例もあるが、本稿では取り扱わない。.

ベイズの定理と確率論間の類似点

ベイズの定理と確率論は(ユニオンペディアに)共通で7ものを持っています: 主観確率ピエール=シモン・ラプラスベイズ確率確率分布R言語推計統計学条件付き確率

主観確率

主観確率(しゅかんかくりつ)は、客観確率に対比される概念。この両者は確率の哲学的解釈における二つの主要な選択肢である。主観的確率の考え方は1920年代から1930年代ごろにフランク・ラムゼイやブルーノ・デ・フィネッティらによって導入された。.

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ピエール=シモン・ラプラス

ピエール=シモン・ラプラス(Pierre-Simon Laplace, 1749年3月23日 - 1827年3月5日)は、フランスの数学者、物理学者、天文学者。「天体力学概論」(traité intitulé Mécanique Céleste)と「確率論の解析理論」という名著を残した。 1789年にロンドン王立協会フェローに選出された。.

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ベイズ確率

ベイズ確率(ベイズかくりつ)とは、ベイズ主義による「確率」の考え方(およびその値)を指す。 これら(およびベイズ統計学やベイズ推定)の「ベイズ(的)」の名は、元々はトーマス・ベイズおよび彼が示したベイズの定理に由来する。\,\thetaの点推定を求めることは、ベイズ確率(分布関数)を求めた後に、決められた汎関数:\,p(\theta)\rightarrow\hatの値を計算することと見做される(すなわち平均値や中央値など)。.

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確率分布

率分布(かくりつぶんぷ, probability distribution)は、確率変数の各々の値に対して、その起こりやすさを記述するものである。日本工業規格では、「確率変数がある値となる確率,又はある集合に属する確率を与える関数」と定義している。.

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R言語

R言語(あーるげんご)はオープンソース・フリーソフトウェアの統計解析向けのプログラミング言語及びその開発実行環境である。 R言語はニュージーランドのオークランド大学のRoss IhakaとRobert Clifford Gentlemanにより作られた。現在ではR Development Core Team によりメンテナンスと拡張がなされている。 R言語のソースコードは主にC言語、FORTRAN、そしてRによって開発された。 なお、R言語の仕様を実装した処理系の呼称名はプロジェクトを支援するフリーソフトウェア財団によれば『GNU R』である が、他の実装形態が存在しないために日本語での慣用的呼称に倣って、当記事では、仕様・実装を纏めて適宜にR言語や単にR等と呼ぶ。.

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推計統計学

推計統計学(すいけいとうけいがく、inferential statistics)とは、無作為抽出された部分集団(抽出集団、標本集団)から抽出元全体(母集団)の特徴、性質を推定する統計学の分野を言う。推測統計学または推計学とも呼ばれる。.

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条件付き確率

条件付き確率(じょうけんつきかくりつ、conditional probability)は、ある が起こるという条件下での別の事象 の確率のことをいう。条件付き確率は または のように表される。条件付き確率 はしばしば「 が起こったときの の(条件付き)確率」「条件 の下での の確率」などと表現される。なお英文においては通例、 または と表現される。.

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上記のリストは以下の質問に答えます

ベイズの定理と確率論の間の比較

確率論が72を有しているベイズの定理は、37の関係を有しています。 彼らは一般的な7で持っているように、ジャカード指数は6.42%です = 7 / (37 + 72)。

参考文献

この記事では、ベイズの定理と確率論との関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください:

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