Bayes Analysis Maniax フリーソフトで始める べイズ統計解析

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54 Bayes Analysis Maniax フリーソフトで始めるべイズ統計解析 参考文献

Bayes AnaIysis Maniax フリーソフトで始めるべイズ統計解析 本書は日 3.4.1 に対応しています。

Bayes Analysis Maniax フリーソフトで始める べイズ統計解析 著 : 後藤和智 ( 後藤和智事務所 OffLine) 発行 : 2017 年 8 月 1 3 日 ( コミックマーケット 92 ) / 王思 本書を著作権法の定める私的使用の範囲外で公開などを行うことを禁 じます。また、本書の使用により生じた問題についての責任は負い かます。

5 基 の = = ロ イ べ 章糸 第理 1 ュはじめに 本書では、フリーの統計ソフト「 R 」を中心としたフリーソフトを用いたべイズ統計解析の手法について解説します。 そもそも統計学の考え方として大きく 2 つわけて「頻度主義」と「べイズ主義」と呼ばれるものがあり、一般的な統計 学で使われる「頻度主義」とは、母集団のパラメータが決まっているものであり、それを標本を用いて推定するという ものです。 これに対して、べイズ主義に基づく統計学とは、母集団のパラメータも含め、あらゆるパラメータが確率的であると いう考え方に立ちます。このような考え方は、頻度主義に基づく統計学に比べて、人間の思考法に近く、統計学の実用 性をさらに高めるものと評価されています。 べイズ主義に基づく統計学においては、母集団のパラメータの確率分布について考えます ( 事前分布 ) 。そして最尤 法などによる推定によりその事前分布の確からしさを調べて、より母集団の確率分布に近い分布に更新していくという 方法をとることができます。頻度主義に基づく統計学は、母集団のパラメータが確率分布ではなく、あらかじめ決まっ ているものなのでこういう操作をすることはできません。 このような手法は、例えば迷惑メールの対策に役に立っています。迷惑メール対策では、特定の単語などを含むもの を迷惑メールとして処理しますが、たまにそれが誤っている場合が、あります。べイズ統計学に基づく判別では、その 誤りを学習させることにより、より制度を高めることができます。メールソフトでは、例えば「 Mozilla Thunderbird 」 や「 Shuriken 」 ( ジャストシステム ) などがべイズ統計学に基づく迷惑メールフィルタ ( べイジアンフィルタ ) を用い ているようです。 また、べイズ統計学に基づくと、回帰分析の制度を高めることができます。べイズ主義に基づく回帰分析では、主観 的な確率分布を分析に入れることができます。頻度主義に基づいた統計学にはできないような分析を、べイズ主義の統 計解析は実現してくれるのです。 1.2 べイズの定理 そもそもべイズ統計学で前提とするべイズの定理とは、次のようなものです ( なおこの定理は頻度主義でもべイズ主 義でも成り立っ ) 。 べイズの定理 事象と B の起こる確率について、次の関係が成り立つ。 い襾 P ( B ) P(BIA) = P(A)

56 奥付 タイトル Bayes Analysis Maniax ごとうかすとも 著者後藤和智 発行者後藤和智事務所 OffLine 印刷大陽出版 参考文献 とうけいかいせき フリーソフトで始めるべイズ統計解析 発行日 2017 年 8 月 13 日 ( コミックマーケット 92 ) 連絡先 kgot01984@nifty.com 著者ポータルサイト http://www45.atwiki.jp/kazugoto/ サークルプログ http://kazugoto.hatenablog.com/ CircIe. ms プロフィールページ httP://C10000088.circle.ms/oc/CircleProfile.aspx ニコニコ生放送コミュニティ http:/.com/nicovideo.jp/community/c01654257 ニコニコチャンネル http://ch.nicovideo.jp/channel/kazugoto Facebook サークルページ https://www.facebook.com/kazugotooffice twitter https://twitter.com/kazugoto pixiv 5559346

50 第 5 章 KH Coder でのべイズ統計 です。全ての文書の分類が既知のときと同じように、「ツール > 文書 > べイズ学習による分類 > 外部変数から学習」を 開き、「交差妥当化を行う」「分類ログをファイルに保存」にチェックを入れます。特に、「分類ログをファイルに保存」 は忘れずにチェックを入れてください。ファイル名は、とりあえず「 test2. knb 」とします。 分類ログファイルができたら、「ツール > 文書 > べイズ学習による分類 > 学習結果を用いた自動分類」を開きます。 こでは「自動判 そして「学習結果ファイル」の欄に先ほどの「 test2. knb 」を設定し、外部変数の名前を決めます。 別した時期」とします。 字習結果を用いた自動分類 分物 ) 単位 : HI ロ ”カイル = - 雙」一 ( 分一は外部数として保存されます ) マ分グをファイルに保存 OK キャンセル 結果を次のページに掲載します。結構いい精度で分類できているのではないでしようか ? Bayes Analysis Maniax フリー ソフトで始めるべイズ統計解析