SlideShare a Scribd company logo
1 of 32
5分でわかるベイズ確率
@hoxo_m
2013/11/09
自己紹介
•

hoxo_m
某ECサイトでデータ分析をやっています

•

RPubsRecent
RPubs の新着エントリを流す Twitter Bot
問題です
問い
• ゆがみの無いコインを投げて、表が出るか裏
が出るかで賭けをしています。
• このコインを3回投げたところ、3回全部表が
出ました。
• さて、4回目に投げたとき、表が出る確率と裏
が出る確率では、どちらが高いと思います
か?
選択肢
① 3回連続で表が出たのでそろそろ裏が出ても
おかしくない。裏の方が出る確率が高い。
② 事前に何回投げようが、確率は変わらない
ので表と裏では出る確率は同じ。
③ 3回連続で表が出たのでこのコインは表が出
やすい。なので表が出る確率が高い。
• 正解は ②
– 事前に何回表が出たとしても、確率は変わらない
– 表が出る確率と裏が出る確率は同じ
問い2
• ある商店街の道路上で、交通量調査のバイト
をすることになりました。
• 調査を始めてから3人の通行人が通りました
が、3人全員男でした。
• さて、4人目の通行人が男である確率と女で
ある確率では、どちらが高いと思いますか?
選択肢
① 3人連続で男が通ったのでそろそろ女が通っ
てもおかしくない。女の方が通る確率は高い。
② 前に何人通ろうが、確率は変わらないので
男と女では確率は同じ。
③ 3人連続で男が通ったのでこの道路は男が
通りやすい。なので男が通る確率が高い。
• 正解は ③
• 問1と問2はよく似た問題なのに、どうして答
えが違ってくるのでしょうか?
• 問い1
従来の確率
• 問い2
ベイズ確率
• 問い1
ゆがみの無いコイン → 表裏の出る確率は 1/2

• 問い2
ある商店街 → 場所によって男女比が違う
男女の通る確率は不確定

ベイズ確率
ベイズ確率
• 確率の考え方の一つ
• 従来の確率
現象が確率を持つ
(例: コイン投げは確率 1/2 を持つ)

• ベイズ確率

確率は個人の主観による
• 確率は個人の主観による?

???
• 確率ってそもそも何だっけ?
• サイコロを振ると 1/6 の確率で 1 の目が出る
• サイコロが 1/6 の確率を持っている?
• 子供が粘土で作ったサイコロ
• それぞれの目が出る確率は不明
• 確率は、何度も振ってみて(観測)、その結果
から推定される。
従来の考え方
真の確率

観測

推定値

1/6
• 真の確率は「神のみぞ知る」
• 我々は、観測した事実から、サイコロの目が
出る確率は 1/6 であることを「期待している」
だけ
1/6 ?
• 確率は、単に、我々が持っている期待の表れ
• 真の確率など存在しない

確率とは、個人が現象に対して持つ
主観的な信念の度合い
ベイズ主義

個人の主観

1/6
観測
なにがうれしいの?①
• 従来の考え方
観測することでしか確率を推定できない

• ベイズ主義
観測以外の情報からも確率を推定できる
• 商店街の問題
• 一般的に男女の比率は 1 : 1
– 男性の通る確率は 0.5 ぐらい?
– でも、場所によっては 0.4 とか 0.6 になるかも
– 特殊な場所では 0.3 とか 0.7 にもなるかも
– 0.1 とか 0.9 とかにはさすがにならないよね

(個人の主観です)
個人の主観を表現する
• 商店街について情報を持っている場合
• 例:秋葉原
– 男性の方が多そう!
– 7 ~ 8割ぐらい男性?
– 9割まではいかない

(個人の主観です)
個人の主観を表現する
ベイズ確率
• 観測以外の情報からも、確率を推定すること
ができる
• 個人の主観は確率分布で表現される
なにがうれしいの?②
• 従来の考え方
一度確率が決まると、変更できない
• ベイズ主義
観測するたびに確率を変更できる
一人通過
二人通過
三人通過
ベイズ確率
• 観測するたびに確率を変更できる
– 男性が通るたびに男性が通る確率が上がる
– 確信の度合いも強くなる

• ベイズ更新という
なにがうれしいの?③
• ベイズ確率は従来の確率を包含する
従来の確率は、確信の度合いが強いだけ
まとめ
• ベイズ確率を使う人をベイジアンといいます。
• みなさん、ベイジアンになりましょう!

More Related Content

What's hot

統計的因果推論 勉強用 isseing333
統計的因果推論 勉強用 isseing333統計的因果推論 勉強用 isseing333
統計的因果推論 勉強用 isseing333
Issei Kurahashi
 
階層ベイズによるワンToワンマーケティング入門
階層ベイズによるワンToワンマーケティング入門階層ベイズによるワンToワンマーケティング入門
階層ベイズによるワンToワンマーケティング入門
shima o
 

What's hot (20)

負の二項分布について
負の二項分布について負の二項分布について
負の二項分布について
 
【解説】 一般逆行列
【解説】 一般逆行列【解説】 一般逆行列
【解説】 一般逆行列
 
学部生向けベイズ統計イントロ(公開版)
学部生向けベイズ統計イントロ(公開版)学部生向けベイズ統計イントロ(公開版)
学部生向けベイズ統計イントロ(公開版)
 
機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門
 
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
 
統計的因果推論 勉強用 isseing333
統計的因果推論 勉強用 isseing333統計的因果推論 勉強用 isseing333
統計的因果推論 勉強用 isseing333
 
強化学習その2
強化学習その2強化学習その2
強化学習その2
 
劣モジュラ最適化と機械学習1章
劣モジュラ最適化と機械学習1章劣モジュラ最適化と機械学習1章
劣モジュラ最適化と機械学習1章
 
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
 
ウェーブレット木の世界
ウェーブレット木の世界ウェーブレット木の世界
ウェーブレット木の世界
 
最適化計算の概要まとめ
最適化計算の概要まとめ最適化計算の概要まとめ
最適化計算の概要まとめ
 
Stan超初心者入門
Stan超初心者入門Stan超初心者入門
Stan超初心者入門
 
直交領域探索
直交領域探索直交領域探索
直交領域探索
 
研究分野をサーベイする
研究分野をサーベイする研究分野をサーベイする
研究分野をサーベイする
 
ベイズファクターとモデル選択
ベイズファクターとモデル選択ベイズファクターとモデル選択
ベイズファクターとモデル選択
 
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
 
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
 
強化学習その3
強化学習その3強化学習その3
強化学習その3
 
階層ベイズによるワンToワンマーケティング入門
階層ベイズによるワンToワンマーケティング入門階層ベイズによるワンToワンマーケティング入門
階層ベイズによるワンToワンマーケティング入門
 
星野「調査観察データの統計科学」第3章
星野「調査観察データの統計科学」第3章星野「調査観察データの統計科学」第3章
星野「調査観察データの統計科学」第3章
 

Viewers also liked

ベイズ統計入門
ベイズ統計入門ベイズ統計入門
ベイズ統計入門
Miyoshi Yuya
 
Rで階層ベイズモデル
Rで階層ベイズモデルRで階層ベイズモデル
Rで階層ベイズモデル
Yohei Sato
 
統計勉強会 LT ベイジアンって?
統計勉強会 LT ベイジアンって?統計勉強会 LT ベイジアンって?
統計勉強会 LT ベイジアンって?
Yuto Suzuki
 
2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論 第15回 CPUとGPUの協調
2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論 第15回 CPUとGPUの協調2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論 第15回 CPUとGPUの協調
2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論 第15回 CPUとGPUの協調
智啓 出川
 
ベイズ基本0425
ベイズ基本0425ベイズ基本0425
ベイズ基本0425
asato kuno
 
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみたカップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
hoxo_m
 

Viewers also liked (20)

エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについてエクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
 
ベイズ統計入門
ベイズ統計入門ベイズ統計入門
ベイズ統計入門
 
ベイズ入門
ベイズ入門ベイズ入門
ベイズ入門
 
ベイズ統計モデリングと心理学
ベイズ統計モデリングと心理学ベイズ統計モデリングと心理学
ベイズ統計モデリングと心理学
 
ノンパラベイズ入門の入門
ノンパラベイズ入門の入門ノンパラベイズ入門の入門
ノンパラベイズ入門の入門
 
逐次ベイズ学習 - サンプリング近似法の場合 -
逐次ベイズ学習 - サンプリング近似法の場合 -逐次ベイズ学習 - サンプリング近似法の場合 -
逐次ベイズ学習 - サンプリング近似法の場合 -
 
Rで階層ベイズモデル
Rで階層ベイズモデルRで階層ベイズモデル
Rで階層ベイズモデル
 
統計勉強会 LT ベイジアンって?
統計勉強会 LT ベイジアンって?統計勉強会 LT ベイジアンって?
統計勉強会 LT ベイジアンって?
 
Cpu pipeline basics
Cpu pipeline basicsCpu pipeline basics
Cpu pipeline basics
 
2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論 第15回 CPUとGPUの協調
2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論 第15回 CPUとGPUの協調2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論 第15回 CPUとGPUの協調
2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論 第15回 CPUとGPUの協調
 
EthernetやCPUなどの話
EthernetやCPUなどの話EthernetやCPUなどの話
EthernetやCPUなどの話
 
ベイズ基本0425
ベイズ基本0425ベイズ基本0425
ベイズ基本0425
 
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみたカップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
 
確率論基礎
確率論基礎確率論基礎
確率論基礎
 
便利な数を100億個の乱数から算出
便利な数を100億個の乱数から算出便利な数を100億個の乱数から算出
便利な数を100億個の乱数から算出
 
経験過程
経験過程経験過程
経験過程
 
Cpu cache arch
Cpu cache archCpu cache arch
Cpu cache arch
 
AtCoder Regular Contest 016 解説
AtCoder Regular Contest 016 解説AtCoder Regular Contest 016 解説
AtCoder Regular Contest 016 解説
 
MLaPP 2章 「確率」(前編)
MLaPP 2章 「確率」(前編)MLaPP 2章 「確率」(前編)
MLaPP 2章 「確率」(前編)
 
「数学の世界」発表資料
「数学の世界」発表資料「数学の世界」発表資料
「数学の世界」発表資料
 

More from hoxo_m

データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
hoxo_m
 
Stan で欠測データの相関係数を推定してみた
Stan で欠測データの相関係数を推定してみたStan で欠測データの相関係数を推定してみた
Stan で欠測データの相関係数を推定してみた
hoxo_m
 
チェビシェフの不等式
チェビシェフの不等式チェビシェフの不等式
チェビシェフの不等式
hoxo_m
 
swirl パッケージでインタラクティブ学習
swirl パッケージでインタラクティブ学習swirl パッケージでインタラクティブ学習
swirl パッケージでインタラクティブ学習
hoxo_m
 
RPubs とその Bot たち
RPubs とその Bot たちRPubs とその Bot たち
RPubs とその Bot たち
hoxo_m
 

More from hoxo_m (19)

Shinyユーザのための非同期プログラミング入門
Shinyユーザのための非同期プログラミング入門Shinyユーザのための非同期プログラミング入門
Shinyユーザのための非同期プログラミング入門
 
Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツールProphet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール
 
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツールProphet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
 
学習係数
学習係数学習係数
学習係数
 
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツールProphet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
 
AJAXサイトの情報をWebスクレイピング
AJAXサイトの情報をWebスクレイピングAJAXサイトの情報をWebスクレイピング
AJAXサイトの情報をWebスクレイピング
 
高速なガンマ分布の最尤推定法について
高速なガンマ分布の最尤推定法について高速なガンマ分布の最尤推定法について
高速なガンマ分布の最尤推定法について
 
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るなシンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
 
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出
 
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
 
階層モデルの分散パラメータの事前分布について
階層モデルの分散パラメータの事前分布について階層モデルの分散パラメータの事前分布について
階層モデルの分散パラメータの事前分布について
 
トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本
トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本
トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本
 
トピックモデルによる統計的潜在意味解析読書会 3.7 評価方法 - 3.9 モデル選択 #トピ本
トピックモデルによる統計的潜在意味解析読書会 3.7 評価方法 - 3.9 モデル選択 #トピ本トピックモデルによる統計的潜在意味解析読書会 3.7 評価方法 - 3.9 モデル選択 #トピ本
トピックモデルによる統計的潜在意味解析読書会 3.7 評価方法 - 3.9 モデル選択 #トピ本
 
協調フィルタリング入門
協調フィルタリング入門協調フィルタリング入門
協調フィルタリング入門
 
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
 
Stan で欠測データの相関係数を推定してみた
Stan で欠測データの相関係数を推定してみたStan で欠測データの相関係数を推定してみた
Stan で欠測データの相関係数を推定してみた
 
チェビシェフの不等式
チェビシェフの不等式チェビシェフの不等式
チェビシェフの不等式
 
swirl パッケージでインタラクティブ学習
swirl パッケージでインタラクティブ学習swirl パッケージでインタラクティブ学習
swirl パッケージでインタラクティブ学習
 
RPubs とその Bot たち
RPubs とその Bot たちRPubs とその Bot たち
RPubs とその Bot たち
 

5分でわかるベイズ確率