冬休みなのでこの本を読みます。
Rによるベイジアン動的線形モデル (統計ライブラリー) G.ペトリス S.ペトローネ P.カンパニョーリ 和合 肇 朝倉書店 2013-05-08 売り上げランキング : 175369 Amazonで詳しく見る by G-Tools |
次回:ノート2
目次:Rによるベイジアン動的線型モデル
今日読んだページ: 1~9ページの前半
以下、自分の解釈。誤っている可能性があります。
- そもそも何がしたいのか:
- 興味の例1: を観測したとき、 がどうなるのか知りたい(つまり、予測)。
- 興味の例2: を実現させる潜在的なパラメータ は何か知りたい(性質を学び取りたい)。
- いずれにせよ は求めるのだが、「将来の為替レートを予測したい」のようなケースは前者で が目的になり、「ある文字列を含むメールはどれくらい迷惑メールっぽいのか」のようなケースなら後者で が目的になるのではないかと思われる。前者においては は「単なる道具と見なされるべきである(4ページ)」。
- いずれにせよモデルの未知のパラメータ を定数ではなく確率分布 として扱うのがベイズアプローチ。
- を直接考えようとするよりも をつかって確率分布を表現する方がやりやすいはず。
- やりやすいといっても何も制約がないとモデルを考えにくい。基本的な制約には例えば条件付き独立性、交換可能性がある。
- 条件付き独立な例(7~9ページ)のイメージ図: いま海で遭難していて(ええ…)陸地までの距離 をなるべく精度よく求めたい。