01/01/2025 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 ベイズ因子とは？──定義と直感的解釈 ベイズ因子 (Bayes Factor) は、2つの仮説 ${H_1, H_2}$ の相対的な支持度を評価するための指標です。 とくに「帰無仮説 (null hypothesis) vs. 対立仮説 (alternat […]
12/10/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 階層ベイズをわかりやすく解説｜Google Meridianを例に 階層ベイズモデルとは？ 階層ベイズモデルは、データの複雑な構造を扱うための統計手法です。特に、異なるレベルでデータが相互に関連している場合、その特性を効果的に捉えることができます。このモデルは、データのばらつきや不確実性 […]
08/11/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 HPD区間をわかりやすく解説｜信頼区間との違いは？ HPD(Highest Posterior Density Interval)区間とは HPD区間は、指定された確率（例えば95%）を含む最小の区間を求めます。 事後分布から得られる区間であり、その区間に含まれる事後確率 […]
07/15/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 信頼区間と信用区間の違いをわかりやすく解説 信頼区間と信用区間 母集団のパラメータを推定する際に用いられる「信頼区間」と「信用区間」は、どちらもある範囲内に真の値が含まれる確率を示す概念ですが、その解釈や計算方法に大きな違いがあります。 詳しく見ていきましょう。 […]
03/24/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 【MCMC法】ハミルトニアンモンテカルロをわかりやすく解説｜ベイズ統計学 ハミルトニアンモンテカルロ（Hamiltonian Monte Carlo ベイズ統計学において、ハミルトニアンモンテカルロ（Hamiltonian Monte Carlo, HMC）を利用するアプローチは、主に複雑な事 […]
06/25/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue ベイズ統計学 ベイズ推定をわかりやすく解説｜事後分布から推定量を導く方法 ベイズ推定の目的 ベイズの定理からしっかり解説するので、これからベイズ推定について知見を深めたい人や、MCMC法を使ってベイズ推定をしたい方など、さまざまな人におすすめです。 ベイズの定理 まず第一にベイズ統計学は、経験 […]
