Think Bayes ―プログラマのためのベイズ統計入門

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10

章

ベイズ計算を近似する

σ

の推定は、サンプルの標準誤差、

s

となる。

推定した



の標準誤差は

s/

n

であり、推定した

σ

の標準誤差は、

s/

2(

n

−

1)

と

なる。

これらすべてを計算するコードを次に示す。

def FindPriorRanges(xs, num_points, num_stderrs=3.0):

# compute m and s

n = len(xs)

m = numpy.mean(xs)

s = numpy.std(xs)

# compute ranges for m and s

stderr_m = s / math.sqrt(n)

mus = MakeRange(m, stderr_m, num_stderrs)

stderr_s = s / math.sqrt(2 * (n-1))

sigmas = MakeRange(s, stderr_s, num_stderrs)

return mus, sigma

xs

がデータ集合、

num_points

が範囲内で求めたい値の個数、

num_stderrs

が推定の

片側の範囲の幅を標準偏差の個数で表したものである。

返される値は、

mus

と

sigmas

という列の対である。

MakeRange

は次のようになる。

def MakeRange(estimate, stderr):

spread = stderr * num_stderrs

array = numpy.linspace(estimate-spread,

estimate+spread, ...