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ベイス・オブ・ザ・ピラミッド ベイス・オブ・ザ・ピラミッド ベイス・オブ・ザ・ピラミッド （ 英語 : base of the pyramid ）は、世界の中で、 所得 が最も低いが 人口 では多数を占める 層 である。 ボトム・オブ・ザ・ピラミッド ( bottom of the pyramid ) と同義。いずれも BOP または BoP と略す。主に、未開拓の 市場 という意味合いで使われる。 国際金融公社 (IFC) と世界資源研究所 (WRI) は2007年、 購買力平価 で年間所得が3000 米ドル 未満をBOP（ベイス・オブ・ザ・ピラミッド）と定義した。この層の人口は約40億人で世界人口の約72%、購買力換算での市場規模は5兆ドルで 日本 1国のそれにほぼ等しい（いずれも2007年当時）。 最近はボトム・オブ・ザ・ピラミッドと呼ばず、ベイス・オブ・ザ・ピラミッドを用いることが多い。この層を新たな顧客・ビジネスパートナーとするBOPビジネスが2009年より日本でも注目を浴び始めている。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズの定理 ベイズの定理 統計学 ベイズ統計学 ベイズの定理 事後確率 = 尤度 × 事前確率 ÷ 証拠 背景 ベイズ推定 ベイズ確率 ベイズの定理 確率の解釈 根源的蓋然論 ベルンシュテイン＝フォン・ミーゼスの定理 ダッチブック論証 コックスの定理 クロムウェルの差止め規則 尤度原理 等確率の原理 最大エントロピー原理 モデル構築 共役事前分布 ベイズ線形回帰 階層ベイズモデル ( ハイパーパラメータ ・ 超事前分布 ) ベイジアンネットワーク 経験ベイズ法 近似手法 マルコフ連鎖モンテカルロ法 ラプラスの近似 変分ベイズ法 近似ベイズ計算 ネステッドサンプリング 推定量 許容決定規則 ベイズ推定量 信用区間 最大事後確率推定 モデル評価 ベイズ因子 シュワルツ情報量規準 事後予測分布 確率論 コルモゴロフの公理 確率空間 標本空間 根元事象 事象 確率変数 確率測度 排反 同時分布 周辺分布 条件付き確率 独立 条件付き独立 全確率の法則 大数の法則 ベイズの定理 ブールの不等式 ベン図 樹形図 確率論や統計学において、 トーマス・ベイズ 牧師にちなんで名付けられた ベイズの定理 （ベイズのていり、 英 : Bayes' theorem ）、 ベイズの法則 、最近では ベイズ・プライスの定理 とは、ある事象に関連する可能性のある条件についての事前の知識に基づいて、その事象の 確率 を記述するものである。例えば、健康問題の発生リスクが年齢とともに増加することが知られている場合、ベイズの定理により、ある年齢の個人のリスクを、単にその個人が集団全体の典型的な例であると仮定するよりも、（年齢を条件として）より正確に評価することができる。 ベイズの定理を応用したものに、 推計統計学 の手法の一つである ベイズ推定 がある。その際、定理に関わる確率は、異なる確率解釈をすることができる。 ベイズ確率 の解釈では、定理は確率として表現された信念の度合いが、関連する証拠の入手可能性を考慮して合理的にどのように変化すべきかを表現している。ベイジアン推論は、 ベイズ統計学 の基本である。 ^ Frame, Paul (2015). Liberty's Apostle . Wales: University of Wales Press. ISBN  978-1-78316-216-1 . https://www.uwp.co.uk/book/libertys-apostle-richard-price-his-life-and-times/ 2021年2月23日閲覧。   ^ Joyce, James (2003), Zalta, Edward N., ed., “Bayes' Theorem” , The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Metaphysics Research Lab, Stanford University) , https://plato.stanford.edu/archives/spr2019/entries/bayes-theorem/ 2020年1月17日閲覧。   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズの戦い ベイズの戦い ベイズの戦い 大異教軍 中 時 871年1月22日 場所 オールドベイズ, ハンプシャー 結果 ヴァイキングの勝利 衝突した勢力 ウェセックス王国 デーンロウ ・ ヴァイキング 指揮官 エゼルレッド ベイズの戦い ( 英語 :  Battle of Basing)  は、871年1月22日にオールドベイズ（現在の イングランド ・ ハンプシャー ）で、 ウェセックス王国 軍が ヴァイキング の 大異教軍 に敗れた戦い。戦闘や経緯はアングロサクソン年代記に記録されている。 ^ Phillips, Daphne (1980). The Story of Reading . Countryside Books. pp. 14–15. ISBN  0-905392-07-8   ^ Ford, David Nash. “ Viking invasion of Reading ”. Royal Berkshire History . Nash Ford Publishing. 2009年5月26日閲覧。 ^ “ Historical Events for Year 871 ”. HistoryOrb.com. 2009年5月26日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズウォーター駅 ベイズウォーター駅 ベイズウォーター駅 Bayswater station クイーンズ・ウェイにある駅入口 ベイズウォーター駅 セントラル・ロンドンの地図上でのベイズウォーター駅の位置 所在地 クイーンズ・ウェイ 行政区 シティ・オブ・ウェストミンスター 運営 ロンドン交通局 路線 サークル線 ディストリクト線 ホーム数 2 ゾーン 1 歴史 1868 「ベイズウォーター」として開業(MR) 1926 ディストリクト線開業。駅名を「ベイズウォーター(クイーンズ・ロード)&ウェストボーン・グローブ」に改名 1933 「ベイズウォーター(クイーンズ・ロード)」に改名 1946 「ベイズウォーター(クイーンズウェイ)」に改名 (次第に接尾辞が外された) 1949 サークル線開業 WGS84 北緯51度30分43秒 西経0度11分17秒 ﻿ / ﻿ 北緯51.512度 西経0.188度 ﻿ / 51.512; -0.188 座標 : 北緯51度30分43秒 西経0度11分17秒 ﻿ / ﻿ 北緯51.512度 西経0.188度 ﻿ / 51.512; -0.188 ベイズウォーター駅 （ベイズウォーターえき、 英語 : Bayswater station ）は イギリス の ロンドン 、 シティ・オブ・ウェストミンスター 、ベイズウォーターにある ロンドン地下鉄 の駅である。 サークル線 と ディストリクト線 （エッジウェア・ロード支線）の列車が発着する。 トラベルカード・ゾーン1 に属する。 ^ a b c d Hywel, Williams (2004年1月7日). “ District Line — Bayswater ”. Renamed Stations . 2015年6月10日時点の オリジナル よりアーカイブ。2015年6月10日閲覧。 ^ Rose 1999 . ^ Standard Tube Map (PDF) (Map). Not to scale. ロンドン交通局 . January 2016. 2016年1月3日時点の オリジナル (PDF) よりアーカイブ. This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズン・ストリート・ブルース ベイズン・ストリート・ブルース 「 ベイズン・ストリート・ブルース 」( 英語 : Basin Street Blues ) は、 スペンサー・ウィリアムズ 作曲の、 ディキシーランド・ジャズ ・バンドのレパートリーとしてよく演奏される曲のひとつ。 1926年 に発表され、 1928年 の ルイ・アームストロング の録音で有名になった。"Won't you come along with me/To the Mississippi..." で始まる有名な ヴァース は、後に グレン・ミラー と ジャック・ティーガーデン とにより付け足されたものである。 曲名のベイズン・ストリートは 20世紀 初期に ニューオーリンズ の フレンチ・クオーター で悪名高い 歓楽街 として知られた、 ストーリーヴィル の目抜き通りを指す。ベイズン・ストリートが歓楽街になったのは 1870年 頃である。 ボブ・ウィルズ ( Bob Wills ) と彼のテキサス・プレイボーイズが、グループの全盛期にトミー・ダンカン ( Tommy Duncan ) との共演を録音している。 ルイ・プリマ は 1957年 のアルバム『 The Wildest! 』にこの曲を収録しており、 ドクター・ジョン は 1992年 にアルバム『 ゴーイン・バック・トゥ・ニューオーリンズ 』でこの曲を録音している。 ボブ・ウィルズ版の「公式な」歌詞には、彼の作品集で実際に耳にできる歌詞は含まれていない。録音ではベイズン・ストリートは「闇と光の人々」("dark and light folks") が出会う場所と歌われているが、インターネットなどでも目にすることのできる印刷媒体上の歌詞では「若者たちと老人たち」("young and old folks") が出会う場所、となっている。この時代のニューオーリンズ音楽の本質は、若者と老人が寄り合うことではなく黒人と白人が共に音楽を作り、その文化交流の中から良質の音楽が生み出されることにあったのだが、その意味では改変されて「公式に」印刷された無難な歌詞は、当時のベイズン・ストリートの素晴らしさをないがしろにするものである。 他には ジョー・スタッフォード ( Jo Stafford ) が、 フランキー・レイン ( Frankie Laine ) とのデュエット・バージョンを録音している。 「ベイズン・ストリート・ブルース」は『 ベンジャミン・バトン 数奇な人生 』のサウンド・トラックに使用された。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズ・ビジネス・スクール ベイズ・ビジネス・スクール Bayes Business School 種別 公立 設立年 1966年 (City Business Schoolとして) 提携関係 ロンドン大学 , AACSB , EQUIS , AMBA 学部長 André Spicer 所在地 イギリス ロンドン ・ イズリントン キャンパス 都市型 公式サイト https://www.bayes.city.ac.uk/ ベイズ・ビジネス・スクール （Bayes Business School）は、 ロンドン大学シティ校 のビジネススクールである。 特に 経営学修士 （MBA）課程、保険、 アクチュアリー 、海運、航空、不動産、ファイナンス等の分野における教育に関してイギリスを代表する教育機関として知られる。 ロンドンの商業の中心地 シティ・オブ・ロンドン における高等教育機関としての伝統を汲み、現在でも金融街 シティ にキャンパスを置く。そのような立地上の利点等から、多くのビジネスマンも在学している。 本スクールの卒業生は、卒業してから5年の給料の平均が英国のどの大学の卒業生よりも高いとされている。 ^ https://www.bayes.city.ac.uk/news-and-events/news/2022/june/bayes-business-school-graduates-earn-the-most-on-average-five-years-after-leaving-university2 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズ因子 ベイズ因子 統計学 ベイズ統計学 ベイズの定理 事後確率 = 尤度 × 事前確率 ÷ 証拠 背景 ベイズ推定 ベイズ確率 ベイズの定理 確率の解釈 根源的蓋然論 ベルンシュテイン＝フォン・ミーゼスの定理 ダッチブック論証 コックスの定理 クロムウェルの差止め規則 尤度原理 等確率の原理 最大エントロピー原理 モデル構築 共役事前分布 ベイズ線形回帰 階層ベイズモデル ( ハイパーパラメータ ・ 超事前分布 ) ベイジアンネットワーク 経験ベイズ法 近似手法 マルコフ連鎖モンテカルロ法 ラプラスの近似 変分ベイズ法 近似ベイズ計算 ネステッドサンプリング 推定量 許容決定規則 ベイズ推定量 信用区間 最大事後確率推定 モデル評価 ベイズ因子 シュワルツ情報量規準 事後予測分布 ベイズ因子 （ベイズいんし、 英 : Bayes factor ）は、 ベイズ統計学 において、伝統的 統計学 の 仮説検定 に代わる方法として用いられる数値である。 データ ベクトル x に基づいて2つの数学的モデル M 1 と M 2 のどちらかを選択する問題を考える。ここで、ベイズ因子 K は K = p ( x ∣ M 1 ) p ( x ∣ M 2 ) {\displaystyle K={\frac {p(x\mid M_{1})}{p(x\mid M_{2})}}} で与えられる。この方法は 尤度比検定 あるいは 最尤法 に似ているが、 尤度 （モデルあるいは 母数 を定数とし、それを条件とする確率変数 x の 条件付き確率 のこと）を 最大化 するのでなく、母数を 確率変数 とし、それに対して 平均値 をとってから最大化するところが違う。一般にモデルは母数ベクトル（複数の母数を ベクトル として扱う）によって規定される。これらを M 1 に対して θ 1 、 M 2 に対して θ 2 としよう。 K は K = p ( x ∣ M 1 ) p ( x ∣ M 2 ) = ∫ p ( θ 1 ∣ M 1 ) p ( x ∣ θ 1 , M 1 ) d θ 1 ∫ p ( θ 2 ∣ M 2 ) p ( x ∣ θ 2 , M 2 ) d θ 2 {\displaystyle K={\frac {p(x\mid M_{1})}{p(x\mid M_{2})}}={\frac {\int \,p(\theta _{1}\mid M_{1})p(x\mid \theta _{1},M_{1})\,d\theta _{1}}{\int \,p(\theta _{2}\mid M_{2})p(x\mid \theta _{2},M_{2})\,d\theta _{2}}}} で与えられる。この K の 対数 をとり、「データ x によって与えられる M 2 を基準とした M 1 の 証拠の重み （weight of evidence）」と呼ぶこともある。単位は ビット （2を底にした場合）など。 K > 1 は、 M 1 の方が M 2 よりも確からしいということをデータが示しているということであり、 K < 1となればちょうどその逆となる。それに対し、古典的な仮説検定は一方の仮説（またはモデル）に 反する 証拠しか考慮対象にしていない（つまり両仮説は不可逆である）という点が、大きく異なる。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unl
方が M 2 よりも確からしいということをデータが示しているということであり、 K < 1となればちょうどその逆となる。それに対し、古典的な仮説検定は一方の仮説（またはモデル）に 反する 証拠しか考慮対象にしていない（つまり両仮説は不可逆である）という点が、大きく異なる。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズ強化学習 ベイズ強化学習 ベイズ強化学習 （ Bayesian Reinforcement Learning , BRL ）とは、 強化学習 の領域において、 ベイズ推定 の手法を応用することで、学習プロセスにおける不確実性を明示的に扱い、かつ 事前知識 を効果的に活用することを目指すアプローチである。多くの伝統的な強化学習手法が環境のモデルや価値関数について一点の推定値を学習するのに対し、BRLではこれらの未知の量に関して確率分布（事後分布）を維持し、観測データに基づいて更新していく。この確率的なアプローチは、強化学習における根本的な課題の一つである探索と利用のジレンマへの対処や、事前情報を学習アルゴリズムへ統合するための、原理に基づいたメカニズムを提供する。 ^ Ghavamzadeh, Mohammad; Mannor, Shie; Pineau, Joelle; Tamar, Aviv (2016-09-14), Bayesian Reinforcement Learning: A Survey , doi : 10.48550/arXiv.1609.04436 , https://arxiv.org/abs/1609.04436 2025年6月1日閲覧。   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズ情報量規準 ベイズ情報量規準 統計学 ベイズ統計学 ベイズの定理 事後確率 = 尤度 × 事前確率 ÷ 証拠 背景 ベイズ推定 ベイズ確率 ベイズの定理 確率の解釈 根源的蓋然論 ベルンシュテイン＝フォン・ミーゼスの定理 ダッチブック論証 コックスの定理 クロムウェルの差止め規則 尤度原理 等確率の原理 最大エントロピー原理 モデル構築 共役事前分布 ベイズ線形回帰 階層ベイズモデル ( ハイパーパラメータ ・ 超事前分布 ) ベイジアンネットワーク 経験ベイズ法 近似手法 マルコフ連鎖モンテカルロ法 ラプラスの近似 変分ベイズ法 近似ベイズ計算 ネステッドサンプリング 推定量 許容決定規則 ベイズ推定量 信用区間 最大事後確率推定 モデル評価 ベイズ因子 シュワルツ情報量規準 事後予測分布 ベイズ情報量規準 （ベイズじょうほうりょうきじゅん、 英 : Bayesian information criterion, BIC ）は、ベイジアン情報量規準、シュワルツ情報量規準、シュワルツのベイジアン情報量規準などとも呼ばれる、統計学における情報量規準の一つである。この規準は、 回帰モデル が多くの項を含みすぎることに対してペナルティを課するものである。 一般的な形式は、次の通りである。 B I C = − 2 ⋅ ln ⁡ ( L ) + k ln ⁡ ( n ) {\displaystyle \mathrm {BIC} =-2\cdot \ln \left(L\right)+k\ln(n)\,} ここで、 L {\displaystyle L} は 尤度関数 、 n {\displaystyle n} は 標本 の大きさあるいは観測の数、 k {\displaystyle k} は 母数 あるいは独立変数の数である。 ガウス誤差モデルの下では、次の通りとなる。 B I C = n ln ⁡ ( R S S n ) + k ln ⁡ ( n ) {\displaystyle \mathrm {BIC} =n\ln \left({\mathrm {RSS} \over n}\right)+k\ln(n)\,} ここで、RSSは残差自乗和である。好ましいモデルは、最も低い規準値を持つものである。 AIC および DIC を参照のこと。 統計学 標本調査 標本 母集団 無作為抽出 層化抽出法 記述統計学 連続データ 位置 平均 算術 幾何 調和 中央値 分位数 順序統計量 最頻値 階級値 分散 範囲 偏差 偏差値 標準偏差 標準誤差 変動係数 決定係数 相関係数 自己相関 共分散 自己共分散 分散共分散行列 百分率 統計的ばらつき モーメント 分散 歪度 尖度 カテゴリデータ 頻度 分割表 推計統計学 仮説検定 パラメトリック t検定 ウェルチのt検定 F検定 Z検定 二項検定 ジャック–ベラ検定 シャピロ–ウィルク検定 分散分析 共分散分析 ノンパラメトリック ウィルコクソンの符号順位検定 マン・ホイットニーのU検定 カイ二乗検定 イェイツのカイ二乗検定 累積カイ二乗検定 フィッシャーの正確確率検定 尤度比検定 G検定 アンダーソン–ダーリング検定 コルモゴロフ–スミルノフ検定 カイパー検定 マンテル検定 コクラン・マンテル・ヘンツェルの統計量 その他 帰無仮説 対立仮説 有意 棄却 区間推定 信頼区間 予測区間 モデル選択基準 AIC BIC WAIC WBIC MDL その他 偏り 偏りと分散 過剰適合 推定量 点推定 最尤推定 尤度関数 尤度方程式 最小距離推定 メタアナリシス ブートストラップ法 ベイズ統計学
カイ二乗検定 イェイツのカイ二乗検定 累積カイ二乗検定 フィッシャーの正確確率検定 尤度比検定 G検定 アンダーソン–ダーリング検定 コルモゴロフ–スミルノフ検定 カイパー検定 マンテル検定 コクラン・マンテル・ヘンツェルの統計量 その他 帰無仮説 対立仮説 有意 棄却 区間推定 信頼区間 予測区間 モデル選択基準 AIC BIC WAIC WBIC MDL その他 偏り 偏りと分散 過剰適合 推定量 点推定 最尤推定 尤度関数 尤度方程式 最小距離推定 メタアナリシス ブートストラップ法 ベイズ統計学 確率 主観確率 ベイズ確率 事前確率 事後確率 最大事後確率 その他 ベイズ推定 ベイズ因子 相関 相関係数 ピアソンの積率相関係数 スピアマンの順位相関係数 ケンドールの順位相関係数 偏相関係数 その他 自己相関 空間的自己相関 相互相関 交絡変数 相関関係と因果関係 擬似相関 錯誤相関 モデル 一般線形モデル 一般化線形モデル 混合モデル 一般化線形混合モデル 回帰 線形 リッジ回帰 ラッソ回帰 エラスティックネット 非線形 k近傍法 回帰木 ランダムフォレスト ニューラルネットワーク サポートベクター回帰 射影追跡回帰 時系列 自己回帰モデル 自己回帰移動平均モデル ARCHモデル 対移動平均比率法 トレンド定常 傾向推定 共和分 構造変化 分類 線形 線形 判別分析 ロジスティック回帰 単純ベイズ分類器 単純 パーセプトロン 線形 サポートベクターマシン 二次 二次 判別分析 非線形 k近傍法 決定木 ランダムフォレスト ニューラルネットワーク サポートベクターマシン ベイジアンネットワーク 隠れマルコフモデル その他 二項分類 多クラス分類 第一種過誤と第二種過誤 教師なし学習 クラスタリング k平均法 （ k-means++法 ） DBSCAN 密度推定 カーネル密度推定 （ カーネル ） その他 主成分分析 独立成分分析 自己組織化写像 統計図表 棒グラフ バイプロット 箱ひげ図 管理図 フォレストプロット ヒストグラム 円グラフ Q-Qプロット ランチャート 散布図 幹葉図 バイオリン図 ドットプロット ヒートマップ 階級区分図 生存時間分析 生存時間関数 カプラン＝マイヤー推定量 ログランク検定 故障率 比例ハザードモデル 歴史 統計学の創始者 確率論と統計学の歩み 応用 社会統計学 疫学 生物統計学 系統学 統計力学 計量経済学 機械学習 実験計画法 出版物 統計学に関する学術誌一覧 重要な出版物 全般 統計 頻度主義統計学 統計学および機械学習の評価指標 その他 方向統計学 S言語 R言語 統計検定 社会調査士 JDLA Deep Learning For GENERAL JDLA Deep Learning for ENGINEER 実用数学技能検定 品質管理検定 カテゴリ This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズ探索理論 ベイズ探索理論 ベイズ探索理論 （ベイズたんさくりろん、 英 : Bayesian search theory ）は、見失った物体を捜索するための ベイズ統計学 の応用である。これは原潜 スコーピオン のような海難事故の捜索でしばしば用いられ、2009年の エールフランス447便墜落事故 でのフライトレコーダー回収で重要な役割を果たした。また マレーシア航空370便墜落事故 での墜落位置特定でも用いられた。 ^ AngusWhitley1, Angus Whitley. “ How an Eighteenth-Century Statistician Is Helping to Find MH370 ”. Bloomberg.com . 2016年3月7日閲覧。 ^ “ MH370 search narrowed to 'hot-spot' as analysis finds plane did not conduct controlled landing ”. Telegraph.co.uk . 2016年3月7日閲覧。 ^ AngusWhitley1, Angus Whitley. “ MH370 Hunters Narrow Down Most Likely Site of Wreckage ”. Bloomberg.com . 2016年3月7日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズ推定 ベイズ推定 統計学 ベイズ統計学 ベイズの定理 事後確率 = 尤度 × 事前確率 ÷ 証拠 背景 ベイズ推定 ベイズ確率 ベイズの定理 確率の解釈 根源的蓋然論 ベルンシュテイン＝フォン・ミーゼスの定理 ダッチブック論証 コックスの定理 クロムウェルの差止め規則 尤度原理 等確率の原理 最大エントロピー原理 モデル構築 共役事前分布 ベイズ線形回帰 階層ベイズモデル ( ハイパーパラメータ ・ 超事前分布 ) ベイジアンネットワーク 経験ベイズ法 近似手法 マルコフ連鎖モンテカルロ法 ラプラスの近似 変分ベイズ法 近似ベイズ計算 ネステッドサンプリング 推定量 許容決定規則 ベイズ推定量 信用区間 最大事後確率推定 モデル評価 ベイズ因子 シュワルツ情報量規準 事後予測分布 ベイズ推定 （ベイズすいてい、 英 : Bayesian inference ）とは、 ベイズ確率 の考え方に基づき、観測 事象 （観測された事実）から、推定したい事柄（それの起因である原因 事象 ）を、 確率 的な意味で 推論 することを指す。 ベイズの定理 が基本的な方法論として用いられ、名前の由来となっている。 統計学 に応用されて ベイズ統計学 の代表的な方法となっている。 ベイズ推定においては、 パラメータ θ {\displaystyle \,\theta } の 点推定 を求めることは、ベイズ確率（分布関数）を求めた後に、決められた 汎関数 ： p ( θ ) → θ ^ {\displaystyle \,p(\theta )\rightarrow {\hat {\theta }}} の値（ 平均値 もしくは 中央値 など）を派生的に計算することと見なされる。 標語的には、「真値は分布する」、「点推定にはこだわらない」などの考え方に依拠している。 ^ 「 ベイズ推定 」『デジタル大辞泉』 。 https://kotobank.jp/word/%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E6%8E%A8%E5%AE%9A 。 コトバンク より2022年2月8日閲覧 。   ^ 従来の 推計統計学 （および「確率」に対する 頻度主義 的な考え方）とは多少異なる考え方を採用している。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズ法 ベイズ法 ベイズ法 （ベイズほう、 英 ： Bayesian inference method ）は、 生物 の系統進化を示す 系統樹 を推定する手法の一つ。 ベイズの定理 に基づいて 尤度 を通してデータを加味した 事後確率 分布を目的関数にとり、 マルコフ連鎖モンテカルロ法 を適用して事後確率分布を 推定 し、その 期待値 としての最良の樹形を選択する。ベイズ法を利用した系統推定ソフトウェアではMrBayesが代表的である。 ^ 三中信宏 「 分子系統学：最近の進歩と今後の展望 」『植物防疫』第63巻第3号、日本植物防疫協会、2009年、192-196頁。   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズ湖 ベイズ湖 ベイズ湖 (Lake of Bays) ベイズ湖 (ケノーラ地区) - カナダの オンタリオ州 ケノーラ地区 にある湖。 ベイズ湖 (マスコーカ地域) - カナダのオンタリオ州 マスコーカ地域 にある湖。 レイク・オブ・ベイズ (Lake of Bays) レイク・オブ・ベイズ - カナダのオンタリオ州マスコーカ地域にある都市。 レイク・オブ・ベイズ川 - カナダのオンタリオ州ケノーラ地区にある川。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズ確率 ベイズ確率 統計学 ベイズ統計学 ベイズの定理 事後確率 = 尤度 × 事前確率 ÷ 証拠 背景 ベイズ推定 ベイズ確率 ベイズの定理 確率の解釈 根源的蓋然論 ベルンシュテイン＝フォン・ミーゼスの定理 ダッチブック論証 コックスの定理 クロムウェルの差止め規則 尤度原理 等確率の原理 最大エントロピー原理 モデル構築 共役事前分布 ベイズ線形回帰 階層ベイズモデル ( ハイパーパラメータ ・ 超事前分布 ) ベイジアンネットワーク 経験ベイズ法 近似手法 マルコフ連鎖モンテカルロ法 ラプラスの近似 変分ベイズ法 近似ベイズ計算 ネステッドサンプリング 推定量 許容決定規則 ベイズ推定量 信用区間 最大事後確率推定 モデル評価 ベイズ因子 シュワルツ情報量規準 事後予測分布 ベイズ確率 （ベイズかくりつ、 英 : Bayesian probability ）とは、確率の概念を解釈したもので、 ある現象の頻度 や傾向の代わりに、確率を知識の状態を表す合理的な期待値、あるいは個人的な信念の定量化と解釈したものである。 ベイズ確率の解釈は、 命題論理 を拡張したものであり、 真偽 が不明な命題を用いた推論を可能にするものと考えられる。ベイズの考え方では仮説に確率を付与するが、頻度論的な推論では確率を付与せずに仮説を検証するのが一般的である。 ベイズ確率は証拠能力のある確率のカテゴリーに属する。仮説の確率を評価するために、ベイズ確率論者は 事前確率 を指定する。仮説の確率を評価するために、ベイズの確率論者は事前確率を指定し、新しい関連データ（証拠）に照らし合わせて 事後確率 に更新する。ベイジアン解釈では、この計算を行うための標準的な手順と式が用意されている。 ベイジアンという言葉は、18世紀の数学者・神学者である トーマス・ベイズ に由来する。ベイズは、現在 ベイズ推定 として知られているものを用いて、統計的データ分析の自明でない問題を初めて数学的に扱った人物である。また、数学者の ピエール＝シモン・ラプラス は、現在ではベイズ確率と呼ばれているものを開拓し、普及させた。 ^ Jaynes, E.T. (1986). “Bayesian Methods: General Background”. In Justice, J. H.. Maximum-Entropy and Bayesian Methods in Applied Statistics . Cambridge: Cambridge University Press   ^ Cox, R.T. (1946). “Probability, Frequency, and Reasonable Expectation”. American Journal of Physics 14 (1): 1–10. Bibcode :  1946AmJPh..14....1C . doi : 10.1119/1.1990764 .   ^ de Finetti, Bruno (2017). Theory of Probability: A critical introductory treatment . Chichester: John Wiley & Sons Ltd.. ISBN  9781119286370   ^ Hailperin, Theodore (1996). Sentential Probability Logic: Origins, Development, Current Status,
^ de Finetti, Bruno (2017). Theory of Probability: A critical introductory treatment . Chichester: John Wiley & Sons Ltd.. ISBN  9781119286370   ^ Hailperin, Theodore (1996). Sentential Probability Logic: Origins, Development, Current Status, and Technical Applications . London: Associated University Presses. ISBN  0934223459   ^ Paulos (2011年8月5日). “ The Mathematics of Changing Your Mind [by Sharon Bertsch McGrayne ]”. 2011年8月6日閲覧。 ^ a b Stigler, Stephen M. (March 1990). The history of statistics . Harvard University Press. ISBN  9780674403413   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズ統計学 ベイズ統計学 統計学 ベイズ統計学 ベイズの定理 事後確率 = 尤度 × 事前確率 ÷ 証拠 背景 ベイズ推定 ベイズ確率 ベイズの定理 確率の解釈 根源的蓋然論 ベルンシュテイン＝フォン・ミーゼスの定理 ダッチブック論証 コックスの定理 クロムウェルの差止め規則 尤度原理 等確率の原理 最大エントロピー原理 モデル構築 共役事前分布 ベイズ線形回帰 階層ベイズモデル ( ハイパーパラメータ ・ 超事前分布 ) ベイジアンネットワーク 経験ベイズ法 近似手法 マルコフ連鎖モンテカルロ法 ラプラスの近似 変分ベイズ法 近似ベイズ計算 ネステッドサンプリング 推定量 許容決定規則 ベイズ推定量 信用区間 最大事後確率推定 モデル評価 ベイズ因子 シュワルツ情報量規準 事後予測分布 ベイズ統計学 （ベイズとうけいがく、 英 : Bayesian statistics ）は、 確率のベイズ的解釈 に基づく 統計学 （および 理論 ）を指す。 この 確率のベイズ的解釈 では、対象の 変数 に関する 確率 （ 分布 ）は 事象 における直観的信頼度（仮説モデルの信頼度）を表す。したがって パラメーター 変数に対しても確率であるとし固定値と捉えない特徴を持つ。 さらにこの確率は新たに集めた現実の情報・データを取り込むことでより尖鋭型へ更新され、したがって事実を忠実に反映する働きと捉える。直観的信頼度は、以前の実験の結果や事象に関する個人的信頼度といった事象に関する 事前知識 に基づいてよい。 上記は数多くの他の 確率の解釈 に基づく 統計学 理論とは異なる。例えば、 頻度主義の解釈 では、確率を多数の試行後の事象の相対的頻度の 極限 と見なす。また パラメーター 変数は固定値と捉えることを原則とする。 ベイズ統計的手法は、新たなデータを得た後に確率を計算および更新するために ベイズの定理 を用いる。ベイズの定理は、データに基づく事象の 条件付き確率 や事象に関する事前情報または直観的信頼度、事象に関連した条件を説明する。例えば、 ベイズ推定 において、ベイズの定理を 確率分布 または 統計モデル のパラメータを見積るために使うことができる。ベイズ統計学は確率を直感的信頼度として扱うため、ベイズの定理はパラメータまたはパラメータのセットに対して、信頼度を定量化する確率分布を直接的に割当てることができる。 ベイズ統計学という名称は、1763年に発表された 論文 においてベイズの理論の特殊な場合を定式化した トーマス・ベイズ に因む。18世紀末から19世紀初頭にわたるいくつかの論文において、 ピエール＝シモン・ラプラス は確率のベイズ的解釈を発展させた。ラプラスは、数多くの統計問題を解くためにベイズ的手法と現在は見なされるであろう手法を用いた。多くのベイズ的手法は後の執筆者らによって発展されたが、この用語は1950年代までこういった手法を言い表すためには一般的に用いれらなかった。20世紀の大半、ベイズ的手法は哲学的および実践的判断により多くの統計学者によって好まれなかった。多くのベイズ的手法は完了するのに多くの計算を必要とし、20世紀に広く用いられたほとんどの手法は頻度主義的解釈に基づいていた。しかしながら、強力な計算機と マルコフ連鎖モンテカルロ法 のような新たな アルゴリズム の出現によって、ベイズ的手法は21世紀に入り統計学内において利用の増加が見られてきている。 ^ “ What are Bayesian Statistics? ”. deepai.org . 2019年2月22日閲覧。 ^ a b c Gelma
実践的判断により多くの統計学者によって好まれなかった。多くのベイズ的手法は完了するのに多くの計算を必要とし、20世紀に広く用いられたほとんどの手法は頻度主義的解釈に基づいていた。しかしながら、強力な計算機と マルコフ連鎖モンテカルロ法 のような新たな アルゴリズム の出現によって、ベイズ的手法は21世紀に入り統計学内において利用の増加が見られてきている。 ^ “ What are Bayesian Statistics? ”. deepai.org . 2019年2月22日閲覧。 ^ a b c Gelman, Andrew; Carlin, John B.; Stern, Hal S.; Dunson, David B.; Vehtari, Aki; Rubin, Donald B. (2013). Bayesian Data Analysis, Third Edition . Chapman and Hall/CRC. ISBN  978-1-4398-4095-5   ^ Fienberg, Stephen E. (2006). “When Did Bayesian Inference Become "Bayesian"?” . Bayesian Analysis 1 (1) . https://projecteuclid.org/euclid.ba/1340371071 .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイズ認識論 ベイズ認識論 統計学 ベイズ統計学 ベイズの定理 事後確率 = 尤度 × 事前確率 ÷ 証拠 背景 ベイズ推定 ベイズ確率 ベイズの定理 確率の解釈 根源的蓋然論 ベルンシュテイン＝フォン・ミーゼスの定理 ダッチブック論証 コックスの定理 クロムウェルの差止め規則 尤度原理 等確率の原理 最大エントロピー原理 モデル構築 共役事前分布 ベイズ線形回帰 階層ベイズモデル ( ハイパーパラメータ ・ 超事前分布 ) ベイジアンネットワーク 経験ベイズ法 近似手法 マルコフ連鎖モンテカルロ法 ラプラスの近似 変分ベイズ法 近似ベイズ計算 ネステッドサンプリング 推定量 許容決定規則 ベイズ推定量 信用区間 最大事後確率推定 モデル評価 ベイズ因子 シュワルツ情報量規準 事後予測分布 ベイズ認識論 （ベイズにんしきろん、 英 : Bayesian epistemology ）とは、 認識論 の各種トピックに対する形式的アプローチであり、その根源は トーマス・ベイズ の確率理論分野における研究にある。伝統的な認識論と比較したその形式的手法の利点の一つは、その概念と定理が高度な精度で定義できることである。これは信念が ベイズ確率 として解釈できるという考えに基づいている。そのため、それらは 合理性 の規範として機能する 確率論 の法則に従う。これらの規範は、任意の時点での信念の合理性を支配する静的制約と、新たな証拠を受け取った時に合理的な主体がいかに信念を変更すべきかを支配する動的制約に分けることができる。 ベイズ主義におけるこれらの原則の最も特徴的な表現は、 ダッチブック の形で見られ、これは確率論的事象のいずれが発生しても主体に損失をもたらす一連の賭けを通して、主体の非合理性を示すものである。ベイズ主義者はこれらの基本原則を様々な認識論的トピックに適用しているが、ベイズ主義は伝統的な認識論のすべてのトピックを網羅しているわけではない。例えば、 科学哲学 における確証の問題は、ある証拠がその理論の真である可能性を高める場合、その証拠がその理論を確証するという「条件付け原理」を通してベイズ主義的にアプローチすることができる。通常、二つの 命題 がお互いに中立的に関連している場合よりも、それらの結合の確率が高い場合に一貫していると考える意味で、確率の観点から 真理の整合説 の概念を定義するための様々な提案がなされている。ベイズ主義的アプローチは、例えば 証言 の問題や集団的信念の問題に関して、 社会認識論 の分野でも実り多いものとなっている。ベイズ主義はまだ完全に解決されていない様々な理論的反論に直面している。 ^ This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイセントルイス (ミシシッピ州) ベイセントルイス (ミシシッピ州) ベイセントルイス 市 City of Bay St. Louis, Mississippi ベイセントルイス（奥、川の西岸）と新しいベイブリッジ ミシシッピ州 における ハンコック郡 （右図）と同郡におけるベイセントルイス市の位置 ベイセントルイス アメリカ合衆国におけるベイセントルイス市の位置 北緯30度18分53秒 西経89度20分39秒 ﻿ / ﻿ 北緯30.31472度 西経89.34417度 ﻿ / 30.31472; -89.34417 座標 : 北緯30度18分53秒 西経89度20分39秒 ﻿ / ﻿ 北緯30.31472度 西経89.34417度 ﻿ / 30.31472; -89.34417 国 アメリカ合衆国 州   ミシシッピ州 郡 ハンコック郡 政府  •  市長 レス・フィリンゲイム 面積  • 合計 16.9 mi 2 (43.7 km 2 )  • 陸地 6.1 mi 2 (15.8 km 2 )  •  水域 10.7 mi 2 (27.8 km 2 ) 標高 23 ft (7 m) 人口 （ 2010年国勢調査 ）ハリケーン・カトリーナの影響を受けたが、回復しつつある  • 合計 9,260人  • 密度 1,342.1人/mi 2 (518.2人/km 2 ) 等時帯 UTC-6 ( 中部標準時 )  •  夏時間 UTC-5 ( 中部夏時間 ) FIPS code 28-03980 GNIS feature ID 0666588 ベイセントルイス （ 英 : Bay St. Louis ）は、 アメリカ合衆国 ミシシッピ州 の南岸、 ハンコック郡 の都市であり、同郡の 郡庁所在地 である。 ガルフポート ・ ビロクシ 大都市圏 に属している。 2010年 国勢調査 での人口は9,260 人だった。2005年8月の ハリケーン・カトリーナ の被害を受けて人口が減少したが、現在は回復しつつある。 ^ “ Find a County ”. National Association of Counties. 2011年6月7日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイソス ベイソス ベイソス （ ベイサス 、 英語 ： Bathos ）とは、元々は特異なタイプの悪 詩 を指す言葉。語源は ギリシャ語 の βάθος （深さ）。現在では、美術、パーフォマンスまで広く用いられている。より厳密に言えば、ベイソスとは、調和の取れていない高級さと低級さの組み合わせによって引き起こされた、意図されたものではない ユーモア である。しかし、その落差が意図したものである場合は、それは（文学ジャンルとしての）バーレスク（ Burlesque ）あるいは 擬似英雄詩 と言えるかも知れない。感情、とくに悲哀を扱う「ペーソス」（ Pathos ）と混同されることもある。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイタウン ベイタウン ベイタウン (Baytown)は、都市・住宅・商業施設・作戦・馬の名前。 ベイタウン (テキサス州) - アメリカ合衆国 テキサス州 ハリス郡 の都市。 ベイタウン郡区 - アメリカ合衆国 ミネソタ州 ワシントン郡 の 郡区 。 幕張ベイタウン - 千葉県 千葉市 美浜区 打瀬 の集合住宅群。 ベイタウン本牧5番街 - 神奈川県 横浜市 中区 本牧原 にある商業施設。 ベイタウン作戦 - 第二次世界大戦中の連合国軍のイタリア半島上陸作戦。 ベイタウン (競走馬) - サラブレッド の競走馬。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイタウン (テキサス州) ベイタウン (テキサス州) ベイタウン 市 Baytown ハリス郡内の位置 国 アメリカ合衆国 州 テキサス州 郡 ハリス郡 、 チェンバーズ郡 法人化 1948年1月24日 政府  • 種別 市政委員会・マネジャー  •  市長 スティーブン・ドンカルロス  • 市マネジャー ボブ・リーパー 面積  • 合計 35.45 mi 2 (85.9 km 2 )  • 陸地 32.7 mi 2 (84.6 km 2 )  •  水域 .5 mi 2 (1.3 km 2 ) 標高 34 ft (10.3 m) 人口 （2020年）  • 合計 83,701人  • 密度 2,400人/mi 2 (970人/km 2 ) 等時帯 UTC-6 ( 中部標準時 )  •  夏時間 UTC-5 ( 中部夏時間 ) 郵便番号 77520-77523 市外局番 281 FIPS code 48-06128 GNIS feature ID 1380966 ウェブサイト baytown.org ベイタウン （ 英 : Baytown ）は、 アメリカ合衆国 テキサス州 の ハリス郡 にある都市。人口は8万3701人（2020年）。 ヒューストン ・ ザ・ウッドランズ ・ シュガーランド 都市圏 に含まれる。市域の一部は チェンバーズ郡 に入っている。 州間高速道路10号線 とテキサス州道146号線が通る。 ^ http://www.baytown.org/content/city-managers-office ^ “ Quickfacts.census.gov ”. 2023年11月12日閲覧。 ^ American FactFinder , United States Census Bureau , http://factfinder.census.gov 2008年1月31日閲覧。   ^ US Board on Geographic Names , United States Geological Survey , (2007-10-25) , http://geonames.usgs.gov 2008年1月31日閲覧。   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
ベイタウン作戦 ベイタウン作戦 イタリア戦線 パンテッレリーア島 シチリア島 イタリア南部 （サレルノ湾 カラブリア半島 タラント湾） 内戦移行 (休戦クーデター ドイツ進駐 ナポリ反独暴動 ヴァチカン空襲 ムッソリーニ救出） ボルトゥルノ・ライン バルバラ・ライン バーリ空襲 グスタフ・ライン (ベルンハルト・ライン モンテ・カッシーノ アンツィオ） トラジメーノ・ライン アンコーナの戦い エルバ島 ゴシック・ライン ガルファーニャ イタリア北部攻勢 ベイタウン作戦 （ベイタウンさくせん、Operation Baytown）は、 第二次世界大戦 中の 1943年 9月3日 に行われた 連合国 軍の イタリア半島 上陸作戦である。 レッジョ・ディ・カラブリア への上陸を目標としたこの作戦は アヴァランチ作戦 、 スラップスティック作戦 と同時にイギリス第8軍の指揮下にあったイギリス第13軍団によって実施された。この作戦に続き サレルノ を主要目標とした アヴァランチ作戦 、 タラント を主要目標とした スラップスティック作戦 が行われた。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.