| 大会名称 |
|---|
| 2016年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2016S |
| 開催年 |
| 2016 |
| 発行日 |
| 2016-09-06 |
| セッション番号 |
| AI-2 |
| セッション名 |
| データ科学とコンピュータ科学の基礎理論と展開 |
| 講演日 |
| 2016/9/20 |
| 講演場所(会議室等) |
| 工学部 情報科学研究科棟 A21 |
| 講演番号 |
| AI-2-1 |
| タイトル |
| ベイズ推論 |
| 著者名 |
| 渡辺澄夫, |
| キーワード |
| ベイズ推論 |
| 抄録 |
| 統計的推論は、数学的証明のように「正しいことが保証されている命題」を組み合わせて得られるものではない。例えば、ベイズ推論における統計モデルも事前分布もモデリングを行う人間が与えるものであり、データを発生した真の分布とは等しくないため、モデルを用いて得られた推論の結果は正しくない。それでは統計的推論は数学的な意味での「正しさ」を持たないのだろうか。この講演では、「正しさの度合い」を表す量について数学的に定義され、その量については数学的な定理が証明できることを紹介する。 |
| 本文pdf |
|
PDF download
|