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ベイズかくりつ

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ベイズかくりつ(ベイズかくりつ、えい: Bayesian probability)とは、かくりつ概念がいねん解釈かいしゃくしたもので、ある現象げんしょう頻度ひんど傾向けいこうわりに、かくりつ知識ちしき状態じょうたい[1]あらわ合理ごうりてき期待きたい[2]、あるいは個人こじんてき信念しんねん定量ていりょう解釈かいしゃくしたものである[3]

ベイズかくりつ解釈かいしゃくは、命題めいだい論理ろんり拡張かくちょうしたものであり、真偽しんぎ不明ふめい命題めいだいもちいた推論すいろん可能かのうにするものとかんがえられる[4]。ベイズのかんがかたでは仮説かせつかくりつ付与ふよするが、頻度ひんどろんてき推論すいろんではかくりつ付与ふよせずに仮説かせつ検証けんしょうするのが一般いっぱんてきである。

ベイズかくりつ証拠しょうこ能力のうりょくのあるかくりつのカテゴリーにぞくする。仮説かせつかくりつ評価ひょうかするために、ベイズ確率かくりつろんしゃ事前じぜんかくりつ指定していする。仮説かせつかくりつ評価ひょうかするために、ベイズの確率かくりつろんしゃ事前じぜんかくりつ指定していし、あたらしい関連かんれんデータ(証拠しょうこ)にらしわせて事後じごかくりつ更新こうしんする[5]。ベイジアン解釈かいしゃくでは、この計算けいさんおこなうための標準ひょうじゅんてき手順てじゅんしき用意よういされている。

ベイジアンという言葉ことばは、18世紀せいき数学すうがくしゃ神学しんがくしゃであるトーマス・ベイズ由来ゆらいする。ベイズは、現在げんざいベイズ推定すいていとしてられているものをもちいて、統計とうけいてきデータ分析ぶんせき自明じめいでない問題もんだいはじめて数学すうがくてきあつかった人物じんぶつである[6]。また、数学すうがくしゃピエール=シモン・ラプラスは、現在げんざいではベイズかくりつばれているものを開拓かいたくし、普及ふきゅうさせた[6]

ベイジアンの方法ほうほうろん

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ベイズほうは、以下いかのような概念がいねん手順てじゅんによって特徴とくちょうづけられる。

  • 情報じょうほう不足ふそく起因きいんする確実かくじつせいふくむ、統計とうけいモデルにおける確実かくじつせいのすべての原因げんいんをモデルするために、かくりつ変数へんすう、より一般いっぱんてきには未知みちりょう[7]使用しようすること(アレトロールてき確実かくじつせいおよびエピステミックな確実かくじつせい参照さんしょう)。
  • 利用りよう可能かのうな(事前じぜんの)情報じょうほう考慮こうりょして、事前じぜんかくりつ分布ぶんぷ決定けっていする必要ひつようがある。
  • ベイズの定理ていり逐次ちくじ使用しよう逐次ちくじベイズ推定すいてい):よりおおくのデータが利用りよう可能かのうになった場合ばあい、ベイズの公式こうしきもちいて事後じご分布ぶんぷ計算けいさんし、その事後じご分布ぶんぷつぎ事前じぜん分布ぶんぷとなる。
  • 頻度ひんど主義しゅぎしゃにとって、仮説かせつは(しんにせかの)命題めいだいであり、頻度ひんど主義しゅぎしゃにとっての仮説かせつかくりつは0か1であるが、ベイズ統計とうけいがくでは、真理しんり不確ふたしかであれば、仮説かせつてられるかくりつも0から1の範囲はんいになる。

歴史れきし

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ベイズかくりつ(およびベイズ統計とうけいがく)は、ベイズの定理ていり特別とくべつ場合ばあい証明しょうめいしたトーマス・ベイズにちなんだ命名めいめい実際じっさい命名めいめいは1950年代ねんだい)ではあるが、ベイズ自身じしん現在げんざいのようなベイズかくりつやベイズ推定すいていかんがかたっていたかどうかはさだかでない。

ベイズかくりつかんがかた積極せっきょくてきもちいたのはピエール=シモン・ラプラス(ベイズの定理ていり一般いっぱんてき場合ばあい証明しょうめいした)で、それを「土星どせい質量しつりょうかくりつてき見積みつもる」というような問題もんだい応用おうようした。しかしかれ以後いごながらくこのかんがかたかえりみられなかった。土星どせい質量しつりょう推測すいそくだからとってもかくりつてき分布ぶんぷするわけではなく、観測かんそく誤差ごさほうかくりつてき分布ぶんぷするのであると頻度ひんど主義しゅぎではかんがえる。とくに19世紀せいきまつ以降いこう発展はってんした数理すうり統計とうけいがくもっぱ頻度ひんど主義しゅぎもとづいて厳密げんみつ理論りろん構築こうちくした。

かくりつ主観しゅかんてき解釈かいしゃく(のちにベイズ主義しゅぎばれる)は1931ねん哲学てつがくしゃ数学すうがくしゃフランク・ラムゼイによって提唱ていしょうされ、かれべつ主観しゅかんかくりつ論理ろんりかくりつ)の支持しじしゃだったケインズ論争ろんそうをしているが、かれ自身じしんはこれを頻度ひんど主義しゅぎてき解釈かいしゃくたんなる補助ほじょとしかかんがえなかった。これをさらに厳密げんみつげたのは1937ねん統計とうけい学者がくしゃブルーノ・デ・フィネッティである。さらにはじめて詳細しょうさい分析ぶんせきくわえたのは1954ねんレオナード・ジミー・サヴェッジ英語えいごばんであって、かれかんがかたにはベイズかくりつ・ベイズ主義しゅぎという適用てきようされた。そのほか初期しょき研究けんきゅうしゃにはバーナード・クープマン英語えいごばんエイブラハム・ウォールドらがいる。これらの研究けんきゅう現在げんざいひろれられるようになってきたが、頻度ひんど主義しゅぎしゃとベイズ主義しゅぎしゃ亀裂きれつ現在げんざいでもいており、りょう主義しゅぎ支持しじしゃ一部いちぶたがいに議論ぎろんせず共通きょうつう学会がっかい参加さんかしないといった状況じょうきょうつづいている。

頻度ひんどかくりつ

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ベイズ主義しゅぎ基本きほんてきかんがかたは、数学すうがくてき確率かくりつろんにおいてあらわれるベイズの定理ていりを、主観しゅかんてきかくりつにおけるデータ集積しゅうせきおうじて改訂かいていし、さらに経験けいけんてき解釈かいしゃくし、統計とうけい問題もんだい適用てきようすることである。このようなかくりつ理解りかいもとづいて功利こうり計算けいさんし、合理ごうりてき意思いし決定けってい問題もんだいとしてかんがえていく。つまり、ベイズの定理ていりにおける P(B|A) のうち、データ Bたときの A条件じょうけんかくりつもとめ、あたらしいデータ B1, B2, B3, …, Bnられるたびに、A生起せいきかくりつ更新こうしんする。この応用おうようとしてリチャード・ジェフリー証拠しょうこてき意思いし決定けってい理論りろんされている。

このような手法しゅほうは、観測かんそくされた頻度ひんど分布ぶんぷあるいは想定そうていされた母集団ぼしゅうだん割合わりあいからみちびかれるのがかくりつであるとする頻度ひんどかくりつ概念がいねんとは対照たいしょうてきである。また、統計とうけいがくてき方法ほうほうおおきくことなる場合ばあいおおい。ただし、ベイズ主義しゅぎ頻度ひんど主義しゅぎとでおな結論けつろんられる問題もんだいおおい。他方たほう統計とうけいがくてき仮説かせつ検定けんていについて、ベイズ主義しゅぎ頻度ひんど主義しゅぎとのあらわれやすい。頻度ひんど主義しゅぎでは推定すいていしたいパラメータはひとつのしんをとるとかんがえるが、ベイズ主義しゅぎにおいてはパラメータはかくりつ変数へんすうであるとかんがえる。

ここで、ベイズ主義しゅぎしゃ"Bayesian"がかんがえるかくりつ頻度ひんど主義しゅぎしゃ"Frequentist"がかんがえるかくりつとがまったことなるとなるれいひとしめす。

ここに1まいのインチキコインがあるとする。すなわち、ひょううらのどちらかがやすくなっている。 ただし、どちらがやすいのかはわからない。 では、このコインをげたとしてひょうかくりつをどう計算けいさんすべきか?

ベイズ主義しゅぎしゃただしいとかんがえるであろうかくりつ
ひょうかくりつは、12である。
理由りゆうひょううらのどちらがやすいのかまった不明ふめいである。それひょうかくりつうらかくりつまった平等びょうどうである。それ理由りゆう不十分ふじゅうぶん原理げんりにより、ともに12とする以外いがいにない。
頻度ひんど主義しゅぎしゃただしいとかんがえるであろうかくりつ
ひょうかくりつは、0から1までのいずれかであるが、12ではない。
理由りゆう:コインをなんげると、[ひょう回数かいすう / げた回数かいすう]は、あるちかづく(大数たいすう法則ほうそく)。それがもとめるかくりつである。
ただし、このコインはインチキコインなのだから12には絶対ぜったいにならない。

ようするに、ベイズ主義しゅぎしゃは、その時点じてんゆうする情報じょうほうをもとに計算けいさんされたかくりつ重視じゅうしする。 (あらたな情報じょうほう入手にゅうしゅされればかくりつ改定かいていされる。)

これにたいして頻度ひんど主義しゅぎしゃは、無限むげんかい試行しこう前提ぜんていとしたかくりつ重視じゅうしする。

ベイズ推定すいてい

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ベイズの定理ていりもちいて、あたらしい証拠しょうこらして命題めいだいゆうもらしさ(かくりつ)の改訂かいていしていく方法ほうほうベイズ推定すいていである。改訂かいていまえ事前じぜんかくりつ改訂かいてい事後じごかくりつぶ。事後じごかくりつ最良さいりょう推定すいてい結果けっかそのものとなる。

たとえばラプラスはこの方法ほうほう土星どせい質量しつりょう見積みつもった(土星どせい質量しつりょう推定すいてい事後じごかくりつ分布ぶんぷ期待きたい計算けいさんした)。

しかし頻度ひんど主義しゅぎによるかくりつ定義ていぎでは、このような適用てきようはできない。土星どせい質量しつりょう推定すいていかくりつ変数へんすうではないからである。「土星どせい質量しつりょうとはどんな母集団ぼしゅうだんから抽出ちゅうしゅつされたものか?」といういにこたえられなければ、これは頻度ひんど主義しゅぎしゃ議論ぎろん対象たいしょうにはならない。

応用おうよう

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ベイズかくりつ現在げんざいいろいろな方面ほうめん応用おうようされている。一方いっぽう頻度ひんど主義しゅぎもとづく統計とうけいがく理論りろん体系たいけいたいしては、かえって実用じつようせい犠牲ぎせいにしているとのベイジアンからの批判ひはんがある。むしろベイズ主義しゅぎのほうが人間にんげん思考しこう様式ようしきになじむというわけである。ベイズ推定すいていは、まず複数ふくすう仮説かせつについてもっともらしさ(信念しんねん度合どあい)をかんがえ、実験じっけん観測かんそくによりあたらしい情報じょうほう(データ)を収集しゅうしゅうし、それらをわせてベイズの定理ていりによってそのかくりつ改訂かいていするというてんで、科学かがくてき方法ほうほうのモデルとしても提案ていあんされている。またベイズ因子いんし従来じゅうらい統計とうけいがくにおけるゆうもちいる方法ほうほうている)を利用りようする方法ほうほうオッカムの剃刀かみそり対応たいおうするものとされている。

ベイズ推定すいていもちいた方法ほうほう近年きんねんスパムつける方法ほうほうベイジアンフィルタ)として利用りようされ成果せいかげている。すでにかっているスパムの選別せんべつほうをフィルターにしめし、いで単語たんご頻度ひんどもちいてスパムと必要ひつよう電子でんしメールとを識別しきべつするのである。

脚注きゃくちゅう

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  1. ^ Jaynes, E.T. (1986). “Bayesian Methods: General Background”. In Justice, J. H.. Maximum-Entropy and Bayesian Methods in Applied Statistics. Cambridge: Cambridge University Press 
  2. ^ Cox, R.T. (1946). “Probability, Frequency, and Reasonable Expectation”. American Journal of Physics 14 (1): 1–10. Bibcode1946AmJPh..14....1C. doi:10.1119/1.1990764. 
  3. ^ de Finetti, Bruno (2017). Theory of Probability: A critical introductory treatment. Chichester: John Wiley & Sons Ltd.. ISBN 9781119286370 
  4. ^ Hailperin, Theodore (1996). Sentential Probability Logic: Origins, Development, Current Status, and Technical Applications. London: Associated University Presses. ISBN 0934223459 
  5. ^ Paulos (5 August 2011). “The Mathematics of Changing Your Mind [by Sharon Bertsch McGrayne]”. 2011ねん8がつ6にち閲覧えつらん
  6. ^ a b Stigler, Stephen M. (March 1990). The history of statistics. Harvard University Press. ISBN 9780674403413 
  7. ^ Dupré, Maurice J.; Tipler, Frank J. (2009). “New axioms for rigorous Bayesian probability”. Bayesian Analysis 4 (3): 599–606. doi:10.1214/09-BA422. http://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.ba/1340369856. 

関連かんれん項目こうもく

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