ベイズってそういうことだったのかというメモ

「楽しみながら学ぶベイズ統計」というのを読んでいる。

従来の頻度論的統計学に対して、ベイズ統計学があるとのこと。

ベイズの公式は知っている。条件付き確率についての公式だという理解だった。

Bの条件のもとにAが起きる確率に関する式である。

P(A|B)を事前確率、P(B|A)を尤度、P(A)を事前確率という。

これベン図を書けば自明な話で、難しいと思ったことはなかったのだが、使い方もわかってなかったらしい。

例えば、観測データから、仮説が成立する確率と解釈すれば、 観測データを元に、確率の精度を向上させていくことができる。学習させることができる。

逆、仮説が成立するとすると観測データの事象が起きる確率は、検定的な使い方ができそう。

ということでもうちょと読んでいく。