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定義-ベイジアン統計とはどういう意味ですか？
ベイジアン統計は、今日の人工知能と機械学習の世界で一般的に使用される動的確率統計の一種です。 これらの技術は、純粋な線形計画法を超えて、より確率的なアプローチを目指しています。 ベイジアン統計アプローチは、これまでに行われた最も一般的なタイプの統計分析である「頻度」統計よりも高度で異なる確率論的基盤に基づいているため、ベイジアン統計はこの考えを補完します。
Techopediaはベイジアン統計を説明します
頻繁な統計は、特定の数の既知のテストセットに基づいて、特定のイベントの確率を単純に取得します。 対照的に、ベイジアン統計は確率を取り、結果の「信念の程度」を表現し、仮説に基づいて推論を確立することを可能にします。 ベイズ統計は、1770年代にこれらのアイデアを機能させるベイズ定理を作成したトーマスベイズによって初めて開拓されました。
ベイジアン統計について考えるもう1つの方法は、「条件付き確率」を利用することです。複数の要因を考慮に入れます。 コイントスについて考えてください。そこでは、頻繁な統計モデルが毎回50％近くになることを決定するために、多数のテストを実行できます。 ただし、ベイジアン統計は条件付き要因を取り、それらを元の頻度主義統計に適用する場合があります。 コイントスの結果を特定するときに雨が降っていたかどうかを考慮した場合はどうなりますか？ 統計結果に関して結果に影響する可能性がありますか？
原則として、そのような環境要因はコイントスの結果を変更しませんが、非常に多くの条件要因が相互に影響するビジネスの世界では、ベイジアン統計はデータから洞察を得る強力な部分となります。 これが、ベイジアン統計がエンタープライズテクノロジーで非常に一般的に使用される理由です。
