設定を知る
何を調べる例なのか、言葉が何を指すのかを確認。「陽性」「不良率」などの前提から始めます。
ベイズ道場
Bayes Dojo
証拠から学び、予測と判断へ。
データが増えると、予測や判断はどう変わる？ 条件を動かし、グラフを見て、結果を解説で確かめる。ベイズ推論から確率・統計の基礎まで、ひとつずつ理解をつなげる学習アプリです。
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証拠が増えると、考えはどう変わる？
コインの表が出る確率を考える、教材の一例。
観測前の分布表7回・裏3回を見た後
事前分布Beta(1,1)から事後分布Beta(8,4)へ。曲線は確率pの密度で、どちらも下の面積は1です。
Explore · Change · Understand
まずは一つ、動かしてみる。
具体例の前提を確認してから、条件を一つ変える。図の変化と、その理由を結びつけます。
条件を変える
「実験」でボタンやスライダーを操作。図のどこを見ればよいかを確かめ、変化を比べます。
理由を読む
「解説」で結果・数式・前提を確認。本のマークから、そのテーマを考える理由や使い方へ進めます。
Curriculum
ベイズも、統計も。
問いから始める23の実験。
ベイズの3コースに11実験、統計の3コースに12実験。気になる問いから選び、必要な基礎へ戻れます。
ベイズ · 入門 · 4実験
証拠で、見方を更新する
検査の性能と「陽性の品が本当に不良である確率」は、どう違う？
扱うテーマ
- 検査結果と元の不良率
- 証拠の逐次更新
- 事前分布の比較
- 信用区間・事後確率
ベイズ · 実践 · 4実験
予測し、選び、点検する
次の結果を予測し、選択の損失やモデルの妥当性まで考えます。
扱うテーマ
- 事後予測
- A/Bの判断・期待損失
- モデルの点検
- 期待情報利得・実験計画
ベイズ · 発展 · 3実験
不確かさを、モデルで扱う
直線や集団の違いを推定し、標本から事後分布を近似します。
扱うテーマ
- ベイズ回帰
- 階層モデル
- MCMC
統計 · 確率・分布 · 4実験
偶然を、図で読み解く
一緒に起きない出来事は独立？ 平均だけで選んでよい？
扱うテーマ
- 独立と排反
- 期待値とリスク
- 確率密度と面積
- 分布の近似
統計 · 推定・検定 · 5実験
標本から、どこまでわかる？
集め方による偏り、推定の幅、差を見つける力を比べます。
扱うテーマ
- 標本の集め方と偏り
- ブートストラップ
- 信頼区間
- 検出力
- 多重検定
統計 · データ・情報 · 3実験
集計や要約を、点検する
まとめると結論は変わる？ 直線で何を説明できる？
扱うテーマ
- 集計による逆転
- 最小二乗回帰と残差
- 情報の符号化
Foundations
気になる言葉を、
基礎からつなぐ。
実験の背景を知りたいときは、基礎教材と分布の辞典へ。考える目的、具体例、式の意味を確認できます。
標本と推定
母集団と標本、大数の法則、中心極限定理、標本分散と不偏分散、標準偏差と標準誤差。
尤度と検定
尤度、最尤推定、フィッシャー情報量、仮説検定。何を推定し、何を比較するのかを整理。
情報量
自己情報量、エントロピー、相互情報量、交差エントロピー、KLダイバージェンス。
10種類の確率分布
ベルヌーイ、二項、正規、ポアソン、指数、ガンマ、χ²、t、F、ベータ分布と、それぞれの関係。
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学びたいところへ、迷わず。
教材一覧
コース・単元・扱うテーマを確かめて、目的に合う教材を選べます。
日英の用語索引
日本語と英語のどちらでも用語を検索。知りたい言葉から関連教材へ進めます。
テーマの目的
本のマークから「なぜ考えるのか」「いつ使うのか」を具体例とともに確認できます。
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