最近は統計分析をする際、ベイズは避けられない。

ということで、下記の本を勉強するにあたり、自分が勉強したことを整理した記録です。

まずは、この本から。

基礎からのベイズ統計学

ベイズ統計学とは？

ベイズ統計の定理の本質は、1740年代に英国のトーマス・ベイズ（1702-1761）という牧師さんが発見しました。

170年近く前に発見はされてたんですね。

ただ、発見した論文を発表はしてなかったみたいです。

今の有名な式の形にしたのは、実はフランスの学者　ピエール・シモン・ラプラス（1749-1827）さんです。ラプラス。。。昔、習った記憶はあります。

しかし、ある問題からなかなか普及しなかったんですね。

ある問題とは？

１つ目は、人間のあいまいな想定（客観的ではないということで、主観的な考えですね。）を元に分析を行うことです。

分析なんだから、数学的に確かなデータや式に基づいてやれ！！という当時の先生方から猛反発を受けます。

しかし、これは今やメリットでもあります。

人の世は白黒つくことは難しい。あいまいなことが多いですよね。そのあいまいなことを元に分析ができるというのはメリットです。使い方さえ間違えなければですが。。。

そして、ビックデータの用にデータが多くなれば、最初のあいまい性も少しは緩和されます。

こうして、今では”使い方”を間違えなければ、この問題はクリアされるのかもしれません。

2つ目は、計算の大変さです。

理論はすっきりしているのですが、いざ計算をしようとすると紙と鉛筆では計算ができないような大変なボリュームでした。

今は大丈夫です。

コンピューターが計算してくれますし、計算を近似する様々な手法が出てきています。

これもクリアです。

こうした条件がそろい、今のベイズ統計の発展につながっているんですね。。。

今回はここまで。

次回は、確率に関わる言葉について勉強します。