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本動画のフルバージョンを販売しています(3,000円/1時間) ZOOMによる講師対面の各種セミナー(生成AI、データサイエンス、統計解析等)も承ります。 お申込みはhttps://statg.com/toiawase.html ベイズ推定とは、観測データと事前に持つ知識(事前分布)を統合し、未知パラメータの確率分布(事後分布)を更新して推定する統計手法である。頻度主義が「繰り返し試行での確率」を重視するのに対し、ベイズ推定は「信念の更新」を重視し、パラメータ自体を確率的に扱う点が特徴である。観測データの尤度と事前分布をベイズの定理で結合することで事後分布を得られ、これによりパラメータ推定、予測、意思決定が柔軟に行える。特にサンプルサイズが小さい場合や不確実性が大きい状況で強みを発揮し、事前知識を適切に取り入れることで安定した推論が可能となる。近年はMCMC法など計算手法の発展により複雑モデルにも適用でき、医療、機械学習、品質管理など幅広い分野で利用が拡大している。