Think Bayes ―プログラマのためのベイズ統計入門

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2

章

計算統計学

2.1

 分布

統計学で分布（

distribution

）とは、値とそれに対応する確率の集合のことである。

例えば、普通の正六面体のサイコロでは、取り得る値の集合は、

1

から

6

までの数で

あり、それぞれの値の確率は

1/6

である。

また別の例として、普通の英語の文章で各単語がどれだけ出現するかに興味を持っ

たとする。各語とそれが何回出現するかの分布を作ることができる。

Python

で分布を表現するには、各値から確率への対応を保持するディクショナ

リ（

dictionary

）を使うことができる。私は、

Pmf

というクラスを書くのに、

Python

の

ディクショナリをまさにそのように使い、さらに有用なメソッドをいくつか提供してい

る。

Pmf

というクラス名は、分布を数学的に表現する確率質量関数（

probability mass

function

）から来ている。

Pmf

は、本書に付随する

thinkbayes.py

という

Python

モジュールで定義してある。

http://thinkbayes.com/thinkbayes.py

からダウンロードできる。詳細については、

ix

ペー

ジの「コードについて」（

ix

ページ）という節を見てほしい。

Pmf

を使う前に、次のようにインポートしておく。

from thinkbayes import Pmf

次のコードは、正六面体のサイコロの分布結果を表す。

pmf = Pmf()

for x in [1,2,3,4,5,6]:

pmf.Set(x, 1/6.0)