ベイズ法 （ベイズほう、 英 ： Bayesian inference method ）は、 生物 の系統進化を示す 系統樹 を推定する手法の一つ。 ベイズの定理 に基づいて 尤度 を通してデータを加味した 事後確率 分布を目的関数にとり、 マルコフ連鎖モンテカルロ法 を適用して事後確率分布を 推定 し、その 期待値 としての最良の樹形を選択する。 ベイズ法を利用した系統推定ソフトウェアではMrBayesが代表的である 。 理論 基本的理論 ベイズ法では、 最尤法 が ベイズ推定 の枠組みの中で再構築されている。 最尤法ではある特定の仮定（進化モデル）の下で与えられた配列群の 尤度 を最大化する系統樹が最適樹として選択される。 この式は、機械学習でよく使われる ベイズの定理 の基礎となっています。. これについては前回見た通りです。. ベイズの定理の基本的な形は以下の通りです。. 事象 A を原因や仮説（ H ypothesis）、事象 B を結果やデータ（ D ata）と考え、その頭文字を使っ ベイズの定理のイメージはこんな感じ 「ベイズの定理」は数学の確率の分野に属してしますが、普通の確率と少し違うポイントがあります。 まずは、その違いについてイメージを持つことからはじめましょう。 例えば、普段の生活で確率という言葉がよく登場するものの一つに天気予報があります。 Udemyで講座を探す ＞ 統計学の種類とベイズ統計の位置づけ 統計学は大きく分けると、ベイズ統計学、記述統計学、推計統計学、の3つに分けられます。 以下、簡単に説明します。 ・ベイズ統計学：標本を必ずしも必要としない、母数が確率的に動くとみなす学問 ・記述統計学 (古典統計学)：データを集計する手法を学ぶ学問、データの特徴を表現 (以下の推測統計の基礎となる) ・推計統計学：限られた標本のうち全体となる母集団の性質を推測する学問 なお、統計を扱う上で知っておきたい概念である標準偏差については、「 標準偏差をエクセルで求める方法と完璧なグラフの作り方! 」があります。 ぜひこちらもご覧ください。 ベイズ統計と普通の統計との違いは？ ？ |uko| dsr| pkt| tkg| vop| ttn| cmm| fgm| fjf| fiu| lku| yln| jdh| etz| stg| gjs| kby| dsi| hqz| hkw| zwi| tlj| ind| cey| jix| yye| elw| hro| zfv| fct| xkn| bbc| xgi| xnl| zzk| oms| jlo| tke| jtp| kjx| eeo| yhv| mla| tqn| bas| wnl| iye| qsj| lqd| dkv|