「データ解析のための統計モデリング入門」勉強会第3章、第4章途中

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書きなぐりはこちら。

https://github.com/hide-tono/statictical-data-modeling/tree/master/ch03

なんか一気に難しくなった気がする…

というのも、第2章までは種子数の平均が一定だったのに対し、
第3章から体サイズ\( x_i \)というパラメータが入ってきて、これによって平均\( \lambda_i \)が変わるっていう前提の変更に頭が追いついていなかった。

あと、第2章でサラッと流した最大対数尤度について理解していなかったのもダメだった。
補足資料としてはこれを読んどくといいかも。

尤度は観測データに特定の分布をあてはめたときに、各データの起こりうる確率をかけ合わせたもの。
確率は当然全部1以下なので、それを50個も100個も掛け合わせると当然0.000000……1みたいな値になって扱いづらい。
なので、この尤度の対数を取って扱いやすくしようっていうのが対数尤度。
\( log0.000000…1 \)

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