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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
142
12
証拠
すべての問題が同じ程度に難しいというモデルを選んだならば、各受験者について
特性
p_correct
を定義できる。これは、問題に正しく答えられる確率である。この単純
化は、与えられた得点の尤度の計算をやさしくする。
12.2
 スケール
SAT
の点数を理解するには、点数付けとスケール合わせの処理過程を理解しなけれ
ばならない。各受験者は、正答と誤答の個数に基づいて基本的な点数を得る。基本点
数は、
200-800
という範囲のスケールに合わせた得点に変換される。
2009
年には、数学の
SAT
には、
54
の問題があった。各受験者の基本点数は、正答
数から誤答数の
1/4
を差し引いたものである。
SAT
を管理している大学理事会(
College Board
)は、基本得点からスケール化得点へ
の変換表を公表している。私はそのデータをダウンロードして、それを
Interpolater
(内挿)オブジェクトにラップして、前方(基本からスケール化)後方(スケール化から基
本)と表引きができるようにした。
この例題のコードは、
http://thinkbayes.com/sat.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
12.3
 事前確率
大学理事会は、すべての受験者のスケール化得点の分布も公表している。スケール
化得点を基本得点に変換して、問題数で割れば、結果が
p_correct
の推定となる。そ
こで、基本得点の分布を使って、
p_correct
の事前確率
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