http://blog.kzfmix.com/bayesProgramming, Music, SnowboardingjaSun, 19 Nov 2006 22:09:17 +0919http://blog.kzfmix.com/entry/1163941757<p><a href="http://blog.kzfmix.com/entry/1163673991">SVM</a>の流れで、MCMCとかベイズあたりを読んでる。</p> <p>で、昔買ったけど最初の方の章だけ読んで放り投げてあったベイズ統計と統計物理を読んでたら、MCMCの話とかちゃんと書いてあって、面白かった。</p> <p><p><div class="awsxom"> <a href="http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4000111582/ref=nosim/kaerutyuuihou-22"> <img src="http://ecx.images-amazon.com/images/I/41QZ0G2AM4L._SL160_.jpg" align="left" hspace="5" border="0" alt="ProductName" class="image" /> <strong>岩波講座 物理の世界 物理と情報〈3〉ベイズ統計と統計物理</strong></a><br /> 伊庭 幸人<br /> 岩波書店 / 1470円 ( 2003-08-27 )<br /> <br /> <br clear="all" /> </div></p></p> <p>で、尤度とか、事前分布、事後分布がまだイメージできないナァと、ちょっとググッたら、<a href="http://hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o/Tips/Bayes.html">Bayesianってどういう考え方なんだろう</a>というページがみつかった。</p> <p><strong>事後確率 = (尤度 * 事前確率)/エビデンス</strong></p> <p>エビデンスの部分の積分が困難なので、事後分布のシミュレーションをMCMCでやると。</p> <p><a href="http://www.sas.com/offices/asiapacific/japan/usergroups/wg/archive/041015mati.pdf">ベイズ統計学のMCMCとの出会い</a></p> <p>こんな感じの理解でいいのか?</p>Sun, 19 Nov 2006 22:09:17 +0919MCMCbayessvm