语言
没有数据
通知
无通知
(1)はっきりとはわからないことをいろいろな根拠をもとに， あれこれ考えて決めること。
ることができる。ベイズ確率の解釈では、定理は確率として表現された信念の度合いが、関連する証拠の入手可能性を考慮して合理的にどのように変化すべきかを表現している。ベイジアン推論は、ベイズ統計学の基本である。 ベイズの定理は数学的には次の式で表される： ここで、 A {\displaystyle A}
estimate）とは、実際に調査することが難しいような捉えどころのない量を、いくつかの手掛かりを元に論理的に推論し、短時間で概算することである。例えば「東京都内にあるマンホールの総数はいくらか？」「地球上に蟻は何匹いるか？」など、一見見当もつかないような量に関して推定すること、またはこの種の問題を指す。
ものであり、必ずしもどれが特に優れているということはできない。 母数の推定には、1つの数値として与える「点推定」と、確率的に母数を含む区間を与える「区間推定」の2種類があるが、点推定量のことを特に推定量と呼ぶことが多い。 区間推定量には通常用いられる信頼区間（その区間が母数を含んでいる確率に応じて表
点推定（てんすいてい、英: point estimation）とは、推計統計学において観測データに基づいて未知量に対する良好な推定（推定量）と見なせる値（統計量）を計算する手法とその結果を言う。平均値・中央値・最頻値などが用いられる。尤度関数の最頻値で推定する場合、事前分布がない場合を最尤推定
信念の度合いが、関連する証拠の入手可能性を考慮して合理的にどのように変化すべきかを表現している ベイズの定理を用いて新たなデータを得た後に確率を計算および更新するベイズ統計学（ベイズとうけいがく、英: Bayesian statistics）は、確率の
を最大化する系統樹が最適樹として選択される。すなわち、与えられた配列に対する系統樹の枝長と進化モデルの尤度が最尤法では目的関数として取られている。一方で、ベイズ法の目的関数は、与えられた配列に対する系統樹の樹形と枝長と進化モデルの事後確率となる。最適樹は事後確率分布の最頻値を最大事後確率推定した系統樹として選択される。
)} が大きい方が尤もらしいと推定しているのである。もちろん奇跡的に稀な表が続いた（ θ a = 0.01 {\displaystyle \theta _{a}=0.01} である）可能性もありうるが、より尤もらしいのはより起きやすい現象であろう、という論理が最尤推定の
搜索 
搜索 搜索 
