Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ExcelBayes#3
Search
cougar
August 01, 2017
Science
1
400
ExcelBayes#3
「Excelでスッキリわかるベイズ統計入門」第5章の発表資料です。
cougar
August 01, 2017
Tweet
Share
More Decks by cougar
See All by cougar
aboutTue
cougar
0
370
attention
cougar
0
350
Cougar_Self-Intro
cougar
0
400
ExcelBayes#1
cougar
0
450
170503_BayesianMethods4Hackers_1
cougar
0
360
170421GrBayes3
cougar
0
360
Other Decks in Science
See All in Science
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
PRO
0
140
白金鉱業Vol.21【初学者向け発表枠】身近な例から学ぶ数理最適化の基礎 / Learning the Basics of Mathematical Optimization Through Everyday Examples
brainpadpr
1
560
データベース05: SQL(2/3) 結合質問
trycycle
PRO
0
870
高校生就活へのDA導入の提案
shunyanoda
0
6.2k
機械学習 - 決定木からはじめる機械学習
trycycle
PRO
0
1.2k
生成検索エンジン最適化に関する研究の紹介
ynakano
2
2k
蔵本モデルが解き明かす同期と相転移の秘密 〜拍手のリズムはなぜ揃うのか?〜
syotasasaki593876
1
190
2025-06-11-ai_belgium
sofievl
1
220
academist Prize 4期生 研究トーク延長戦!「美は世界を救う」っていうけど、どうやって?
jimpe_hitsuwari
0
470
(メタ)科学コミュニケーターからみたAI for Scienceの同床異夢
rmaruy
0
160
データベース15: ビッグデータ時代のデータベース
trycycle
PRO
0
430
機械学習 - SVM
trycycle
PRO
1
970
Featured
See All Featured
First, design no harm
axbom
PRO
2
1.1k
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
1
170
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
150
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
5
35k
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
570
Optimizing for Happiness
mojombo
379
71k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
200
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.4k
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
2
2.3k
Hiding What from Whom? A Critical Review of the History of Programming languages for Music
tomoyanonymous
2
380
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
0
210
Transcript
• – • – – – • – • –
• – • – •
章立て 発表者 概要 前半:5章 cougar おさらい・自然な共役分布 LT ougai_quantum AICを導出しよう LT
カレーちゃん 正規分布とベーター分布の可視化(予定) 懇親会(任意) アイス・ドリンク・ツマミ 発表資料はSlack上で公開します。 https://data-refinement-invite.herokuapp.com/ ※ conpassのStatistcグループのページに登録URLがあります。 ぜひご登録ください。火曜チャネルは#tue_notify,#tue_topic
• – – • – • – • – –
– • – – – –
• – – • • – • 統計モデルと、それを定めるパラメータの値が分かれば、データの性質がわかる
– – – • – • • –
• – •
• – – – • – – –
• – • – – • – –
– • – – • – – – –
π ∝ () • – • – • •
• – • • • • •
– • (|) = 3 • =
2−1(1 − )2−1= 1 − ∝ (1 − ) • | ∝ 3 ∗ 1 − ∝ 4 1 − → 5−1 1 − 2−1
– 2 = 12 • (|) =
1 2 − (100−)2 2 1 2 − (102−)2 2 1 2 − (104−)2 2 ∝ − (−102)2 2∗ 1 3 • = 1 2 ∗ 3 − (−100)2 2∗3 • π ∝ − (−102)2 2∗ 1 3 1 2 ∗ 3 − (−100)2 2∗3 ∝ − 1 2∗0.3 (−101.8)2 1 3 0 0 2 → 1 1 2 2 1 = 2 + 0 0 2 2 1 2 = 1 2 + 1 0 2