入門書等。条件付き確率からベイズの定理を導くまでは簡単だ。
P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B) これがベイズの定理である。じゃじゃあぁぁぁぁぁん! こういう事象A,Bという単純な場合にはワタクシの愚脳でも簡単に理解できるのである。どや。
ところが進んでいって用語が変わってきて、ま～次のような記述になるとしてだな。
P(H|D)=P(D|H)P(H)/P(D)
ここらも単純でして。まだよい。Dataが得られた、そこで仮定Hの確率を出そうばい。これが解釈としては結果のDataから原因のHを求めるという事になって頻度主義の考え方とは異なってくるのさ～。そこらも問題はない。
ところが進んでいくとD,Hが多数になってくるのであるぞの。Di, Hi もっと大きくすると見やすいか。
それが分母に∑が入ってきたり∫が入ってきたりするとも～も～ワタクシの愚脳はついていけぬのであるぞの。どや。
その後も進んでいくと手計算の世界は消えて（笑） モシモシ法というものが出てきて。MCMC法ですけどね。モシモシ法というと受けるかと思って(´・ω・`)
ただ、MCMC法に限らずアルゴリズムは多数あるようでして。ここらは数学の話になちまうのですねえ。
そしてPythonのPYMCが登場する。そういうライブラリが出てきてライブラリの使い方の説明になるとワタクシの愚脳はもはや原理を想像もしなくなるのですねえ。
知りたいのはライブラリの使い方ではなくて、その手前の原理、仕組み、構造、などですわ。どや。高望みだろ（笑）
ま～しかし、ベイズの定理は得られたDataから仮定Hの確率を計算しようとするものである・・・・らしい。本にそう書いてあるし。仮定から何らかのDataを出そうというのが普通の考え方でんがな。ま～用語としては頻度主義ってものも知ったし。中高の数学での確率ってそれだったらしいが、頻度主義という用語は教科書に載ってなかったと思うずら。半世紀ぐらいまえな（笑）
ま～なんというか、原理的な事項を理解したら後はツールを使え。ライブラリを使うのじゃあぁぁぁ。そういう流れであるみたい。
とりあえずは入門書を数冊こなす。pythonで学ぶベイズ統計って本も図書館にあるし。Julia言語で作って学ぶベイズ統計って本も図書館にあるの知っている。ワタクシJulia言語をインストールしてあって、少しは使えるのだよよよん。プチ自慢・。・・例題をVScodeでクリッククリックするだけだがな（笑）
そして、ワタクシの目標は「ベイズ統計の理論と方法」コロナ社を読破することである。どや、どーーや。高望みだろおぉぉぉぉぉぉ(´・ω・`)
さてと、今日も都内は35℃の予想だ。都内という場合にはどこを指すのだろうか。八王子や奥多摩も都内か。うーむ。じゃあ都区内(近郊含む)の方が正しいな。小笠原諸島も東京都だから都内か。うーーむ。というわけで西東京市は35℃の予想でして。
この暑い中、炎天下で野球の試合をしたり、それを見る観客ってパカ・・・いや、熱心ですねえ。屋根のない球場はかわいそす・・・・・
そういえば都知事選の投票日だ。暑いけど出かけるか。まてまて夕方になってから行くと少しは気温が下がるのか。うちの近所には選挙カーも来やがらんかった。盛り上がっているのは都区内の人口の多い場所だけだったかあぁぁぁぁ。白塗りのオバちゃんと脊髄反射で喚くオバちゃんと、他にはピョンピョンおじさん、清水国明、若手の石丸はポスターがあった。掲示板は30枚貼れるのに近所のは10枚もなかったぞ。候補者52人とかいうのだけど、ほとんどが目立ちたがりやの冷やかしかよおぉぇ。
で、ベイズ統計を活用して8時頃には当確がでるってか。そこな。この当確を出すのに使われるのはベイズ統計か、頻度主義統計か。うーーむ。どうなんでしょう。
後でチャッターズに訊いてみる。
