ベイズ統計学、なんか名前とかは少ししっていたのですが詳しくは知りませんでした。
事前確率と事後確率、条件付き確率とか。
頻度主義とベイズ主義。
統計検定二級の時に少し勉強して、本番でも解けましたが、その後は触れる機会もなく全然でした。
結果から原因を探るのがベイズ統計。なんじゃそれって感じでした。
購入したはいいけど全然よんでなかったので読破しました。
分からない部分もありましたが、ベイズ統計を勉強するにあたってはとてもよい本だなと感じました。
〇ベイズの定理はこういう風に考えたら簡単に導き出せるよ、なるほどなるほど
〇有病率2％、検査で有病者を陽性と判断する確率90％、無病者を陽性と判断する確率15%、検査で陽性となった人が本当に病気の確率は？第二次検査をしました。病気の確率は？事前確率と事後確率、ベイズ更新。
病気の人→検査で陽性とでる確率 から 検査で陽性とでた人→病気の確率 を推定
検査で陽性がでたからといって90％の確率で病気とは限らない。陽性と検査結果が出た人が病気である確率は有病者と無病者の比率、無病者でも陽性と出てしまう確率で、変わってしまう。
〇ベイジアンネットワーク
〇ベータ分布
〇事後分布は尤度（もっともらしさ）*事前確率に比例する
〇村にオオカミ少年がいます。「オオカミが来た！」と言われた時、オオカミ対策をした方がいいのか否か。
〇
1：天気は晴85%か雨15%
2：庭のスプリンクラーは雨で3%、晴れで98%作動する。
3：雨が降るか、スプリンクラーが作動すれば庭は濡れる
庭が濡れていた。晴れの確率は？
〇四つの海域のいずれかに潜水艦が沈んでいる。仮に沈んでいるとした場合、海域によって発見できる確率は違う。どの海域から探すのが良いか。
（上の数値は仮です）。
具体例で勉強できてよかったです。WEKAというフリーソフトでベイジアンネットワークを利用する事例の説明もありましたがこのソフトは使いませんでした。なお、WEKAを使う事例については、使わず手計算（エクセルや計算機）でやる手法も説明されています。
最後の方の状態方程式、観測方程式、カルマンフィルターは？？？でした。
でもベイズを勉強してみようという人には、最初の一冊としてよい本と思います。
頻度主義とベイズ主義