最尤法

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統計学

最尤法とポアソン分布 ~重要なのは尤度同士の大小関係~

尤度関数を利用して、ポアソン分布のパラメータを具体的に求めてみます。 これまでの記事の内容は以下の通り。 母集団の確率密度関数を知りたい(そもそもの始まり):第1回確率密度関数なる概念は「概形」と「パラメータ」...
統計学

尤度関数と確率密度関数の相違点 ~尤度関数とは何者か~

機械学習でもたまにみかける尤度関数についての話になります。 あくまでも「最尤法のため」という文脈上での解説になりますが、尤度関数について根本的なことを説明しているので、抑えておいた方が良いのではないかと。 今ま...
統計学

ポアソン分布と最尤法 ~集計データの分析方法~

最尤法解説の第4回目です。今までの記事(第1回、第2回、第3回)では、最尤法のアイデアとポアソン分布についての解説が終わりました。 軽くまとめておきますと、 母集団の確率密度関数を得るときに"同様に確からしい"...
統計学

データがポアソン分布に従うとはどういうことか ~最尤法のアイデアを形にするための前提知識~

前回記事は、最尤法の基本的なアイデアを解説しました。ここが分からないと、最尤法を勉強しても、雲をつかむような話にしか思えないかもしれませんので、この最尤法シリーズで一番重要なのは前回記事だったかもしれません。 最尤法...
統計学

最尤法の核心 ~シンプルだけど強力なアイデア~

PCも回復したところで、尻切れトンボになってしまっていた最尤法の解説をやっていきましょう(PCが回復したのに更新頻度が高くないのは、中の人が忙しいからです)。 最尤法解説の前回記事(長ったらしいので、以降は単に前回記事と書き...
統計学

”同様に確からしい”と最尤法 ~僕らは何を知りたくてデータを取るか~

統計学を勉強し始めると必ずと言っていいほど出会う例に、コイントスやサイコロ振り、トランプからのカード抜きといったものが挙げられます。 例えば、コイントスの例であれば、何回も繰り返すと最終的には表と裏の比率が1:1に近...
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