thinkbayes
この記事には数式の間違いがあるので注意 その1、その2の続き。前回は母集団の推定分布$\hat{F_{K}}$に対して$F_{K}$がどのくらいの位置にいるかを調べた。今回はこの値(p)が、母集団がどのような分布のときにどれくらい誤差を生じるのかを調べたい。
この記事には数式の間違いがあるので注意 その1では与えられたデータから分布を予測したが、今回はシミュレーションを通して母集団に与えるパラメータが推定精度にどのような影響を与えるか調べたい。
この記事には数式の間違いがあるので注意 thinkbayesの第15章では「belly buttom bacteria」の数を予測する問題を取り扱っている。テキストではシミュレーションによって予測していたが、解析的に解けることが分かったのでメモ。
今まで確率を表すのには[0, 1]の範囲の数を使ってきたが、オッズはこれの違った方法の表現。競馬とかでよく聞く表現である。 \[ \begin{align} p(H|D) &= p(D|H)p(H)/p(D)\\ p(\bar{H}|D) &= p(D|\bar{H})p(\bar{H})/p(D) \end{align} \] を片々割って、 \[ …