社会人1年生から学ぶ、やさしい推測統計(ベイズ統計編)

社会人1年生から学ぶ、やさしい推測統計(ベイズ統計編)

羽山 博

 データをさまざまな角度から分析し、その背後にある有益な情報を取り出す方法を学ぶ『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』シリーズの「記述統計と回帰分析編」「確率分布編」「推測統計(区間推定編・仮説検定編)」に続く「ベイズ統計編」です。
 この連載では、これまでの推測統計を土台に、近年活用が広がっているベイズ統計の考え方と分析手順を、古典的な手法との違いを整理しながら解説します。初めての方でも無理なく理解できるよう具体例を通して進めるとともに、ベイズ的なアプローチの特徴やメリットを実感できる構成とし、「どのように考え、どう使い分けるのか」に重点を置いて解説していきます。

第1回 【やさしいデータ分析】ベイズ統計入門 〜 古典的な統計との違いと使い分け(2026/05/20)

  • ベイズ統計とは 〜 古典的な統計とベイズ統計の違い
  • 具体例で見る古典的な統計とベイズ統計の違い
    ・推定:古典的な手法とベイズ的な手法の違い
    ・検定:古典的な手法とベイズ的な手法の違い
    ・まとめ:古典的な手法のデメリットとベイズ的な手法のメリット
  • 連載の予定

第2回 【Pythonで学ぶデータ分析】ベイズ統計の考え方をやさしく学ぶ 〜 初めてでも流れが分かる入門編(2026/06/03)

  • タッチングは癒やしに役立つのか 〜 ベイズ統計によるデータ分析の簡単な例
    ・コラム ベイズの定理によるパラメーター推定のための式を解剖する
  • タッチングが癒やしに役立つ確率をベイズ推定しよう
  • タッチングが癒やしに役立つかどうかをベイズ二項検定で調べよう
  • 今回使った主な関数
    ・linspace: 等差数列を作成する
    ・beta.pdf: ベータ分布の確率密度関数の値を求める
    ・beta.cdf: ベータ分布の累積分布関数の値を求める
    ・beta.ppf: ベータ分布の累積分布関数に対する逆関数の値を求める
    ・参考文献

第3回 【Pythonで学ぶデータ分析】母平均と母標準偏差をベイズ推定する 〜 シュークリームの重さは100gと異なるか?(2026/06/17)

  • 母平均と母標準偏差をベイズ推定する
    ・サンプルデータを基に正規性を確認しておく
    ・母平均と母標準偏差を推定する
    ・事前分布を定義する
    ・コラム 標準偏差の事前分布として使われる半正規分布とは?
    ・尤度関数を定義する
    ・ベイズ推定のためのコードを書いてみよう
    ・母平均と母標準偏差の推定結果を見てみよう
    ・サンプリングされた値を見てみよう
    ・コラム ベイズの定理をもっと簡単な例で確認する
  • 母平均が100と等しいかどうかをベイズ的に検定する
  • 今回使った新出のクラス・関数・メソッド(主なもの)
    ・Model: 確率変数、事前分布、尤度関数、観測値などを管理するためのクラス
    ・Normal: 正規分布に従う確率変数を定義するクラス
    ・HalfNormal: 半正規分布に従う確率変数を定義するクラス
    ・sample: MCMCサンプリングを行う関数
    ・plot_posterior: 事後分布のグラフを描く
    ・summary: 分析結果についての要約統計量を求める
    ・gaussian_kde: KDE(カーネル密度推定)により確率密度関数を推定するためのクラス
    ・evaluate: 特定の位置の確率密度の推定値を求めるためのメソッド
    ・参考文献

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