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Think Bayes ―プログラマのためのベイズ統計入門
book

Think Bayes ―プログラマのためのベイズ統計入門

by Allen B. Downey, 黒川 利明
September 2014
Intermediate to advanced
236 pages
4h 17m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from Think Bayes ―プログラマのためのベイズ統計入門
3.6
 累積分布関数
29
95%
の記録をしておくことである。言い換えると、百分位(
percentile
)で
5
番目と
95
目である。
thinkbayes
には、百分位を計算する関数がある。
def Percentile(pmf, percentage):
p = percentage / 100.0
total = 0
for val, prob in pmf.Items():
total += prob
if total >= p:
return val
これを使うコードは、次のようになる。
interval = Percentile(suite, 5), Percentile(suite, 95)
print interval
前節で、べき乗則の事前確率と
3
両の機関車が観測された場合を例にとると、
90%
信用区間は、(
91, 243
)である。この区間の幅は、何両の機関車があるかについてまだ
確信が持てないことを示唆している。
3.6
 累積分布関数
前節では、
Pmf
の値と確率を反復処理して百分位を計算した。もっと多くの百分位を
計算したいとするならば、累積分布関数(
Cumulative distribution functions
)、
Cdf
使うほうが効率的である。
Cdf
Pmf
とは、分布について同じ情報を持っているという意味で等価であり、一方
から他方へいつでも変換することができる。
Cdf
には百分位をより効率的に計算できる
という利点がある。
thinkbayes
には、累積分布関数を表すクラス ...
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