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← 13-40 Fake Data Summary

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Showing Revision 1 created 08/21/2014 by Udacity.

  1. いくつか注目すべき点があります
  2. 1つは偽のデータの確率が
    0.5に近い値になるということです
  3. こちらが極端な場合でも
    こちらは極端な数になっていません
  4. 0.33は0.4と比べると0.5から離れています
  5. しかしこれらの値はすべて0.5に近づいています
  6. こちらの方が値は滑らかです
  7. さらにこの最初と最後の2つの結果では
  8. それぞれ同じ確率が出ていますが
  9. 新しい推定値にデータを加えると
    さらに0.5から遠ざかっています
  10. 1回表が出ると確率は0.667になり
    2回出ると確率が0.75です
  11. もし無限に表が出続けるとしたら
  12. 確率1に限りなく近づいていくでしょう
  13. 私は偽のデータを加えた方が
    より実用的な推定値が得られると思います
  14. たった1回のコイン投げが表だったからと言って
    常に表だと断言するのは適当ではないからです
  15. 表が出やすいという証拠があったとしても
  16. やはり完全には言い切れないと思います
  17. 完全には言い切れないというのは
    事前分布がある時と同じことです
  18. 統計学の文献ではこの事前分布のことを
  19. ディリクレ事前分布という
    謎めいた名で呼んでいます
  20. それより重要なのは偽データを加える方法です
    これはラプラシアン推定値と呼びます
  21. 十分なデータがある時 ラプラシアン推定値は
    おおよそ最大推定値と同じ値です
  22. しかしデータが十分でない時は
    最大推定値よりもはるかによい推定値を与えます
  23. これは統計学では非常に重要です