Think Bayes ―プログラマのためのベイズ統計入門

28

■

3

章

推定

　一様事前確率

　べき乗則事前確率

機関車の台数

図 3-2　べき乗則事前確率に基づく事後確率の分布、一様な事前確率に基づくものと比較する。

本節の例は、

http://thinkbayes.com/train3.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。

3.5

 信用区間

事後確率を一旦計算したなら、その結果をある一点もしくは区間での推定（

estimation

）

にまとめると有用なことが多い。一点での推定には平均値、中央値、または最尤推定

値を用いるのが普通例である。

区間については、

2

つの値を計算して出すのが一般的で、そうすれば未知の値がその

間にある確率が

90%

（もちろん他の確率値でもよい）になるというふうにする。この

2

つ

の値は、信用区間（

credible interval, Bayesian confidence interval

）を定義する

＊

1

。

信用区間を計算する単純な方式は、事後確率分布の確率を加えていって、確率

5%

と

＊

1

訳注：一般の統計学では、信頼区間（

confidence interval

）を用いる。信用区間は、ベイズ推計特

有の言い回しだが、一般的には、信頼区間と呼ぶことが多い。