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h8gi/JuliaThinkBayes

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ベイズの定理

$p(H|D) = \cfrac{p(H)p(D|H)}{p(D)}$

  • p(H): 事前確率(prior probability) ゴブリンがいる
  • p(H|D): 事後確率(posterior probability) 音がしたときにゴブリンがいる
  • p(D|H): 尤度(likelihood) ゴブリンがいるときに音がする
  • p(D): 正規化定数(normalizing constant) 音がする

正規化定数はややこしい。

  • 相互排他(mutually exclusive)
  • 全体網羅(collectively exhaustive)

MECEのとき全確率の公式が成り立つ

$p(D) = ∑nk=1P(D|B_k)P(B_k)$

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thinkbayes in julia

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