Think Bayes ―プログラマのためのベイズ統計入門

16

■

2

章

計算統計学

Update

を呼ぶところも同じ。

data = 'B'

pmf.Update(data)

Update

の実装も同じである。

def Update(self, data):

for hypo in self.Values():

like = self.Likelihood(data, hypo)

self.Mult(hypo, like)

self.Normalize()

変更が必要なのは、

Likelihood

だけである。

def Likelihood(self, data, hypo):

if hypo == data:

return 0

elif hypo == 'A':

return 0.5

else:

return 1

最後の結果を出力するところも同じ。

for hypo, prob in pmf.Items():

print hypo, prob

解答は、次のようになる。

A 0.333333333333

B 0.0

C 0.666666666667

この例では、

Likelihood

を求めるコードは複雑だったが、ベイズ更新のフレームワー

クは単純だった。本節のコードは、

http://thinkbayes.com/monty.py

からダウンロード

できる。詳細については、まえがきの「コードについて」（

ix

ページ）を参照のこと。

2.5

 フレームワークをカプセル化する

フレームワークの中のどの要素が同じなのかわかったので、それらをカプセル化し

て、

__

init

__

、

Update