Knowledge As Practice

JAIST(東京)で Transformative Service Research に取り組んでる社会人大学院生の研究・勉強メモ

『基礎からのベイズ統計学』を読む 3日目

非連続で読む『基礎からのベイズ統計学』3日目は、25~44ページまで進みました。第2章「確率変数と確率分布」の章末問題直前まで。章末問題を解くエネルギーは残っていないので、別の日にやります。  

 

基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門

基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門

 
内容は確率の基本を復習して(文系の私にとっては数式多めに感じる)、離散型確率分布関数、連続型確率分布関数を学びました。出てきたのは

  • ベルヌイ分布
  • 2項分布
  • 一様分布
  • 正規分布
  • ベータ分布

です。ちょっとベータ分布はまだピンと来ていません。いずれ慣れるかな…。

 
この本はけっこう丁寧に書いてくれるのですが、数式の説明は少なめなので、文系にはちょっとつらい。\sum が2個並んで \sum\sum なんてものが出てくると「ええ!? 何コレ?」と拒否反応とイライラ感が出てしまいます。それをグッとがまんして、実際に計算を書いて、進んでいきました。

 
あと文系人間は \Pi なんて記号は知らず、本文中に説明はないので、検索する必要があります。教えて goo にお世話になりました。

 
ただ、そのあたりのお話はこの本の範囲外で、詳しく知りたい場合は別の教科書を見てほしい、ということもしれない。それはそれでいいかな。この先、わからないことが出てきても、なんとか踏ん張って、十分理解することより、読み通すことを優先していきます。

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