Bayesian Biostatistics by E Lesaffre & AB Lawson, Chapter 5 学習ノート ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー と
複数のパラメータ：考察
Bayesian Biostatistics by E Lesaffre & AB Lawson, Chapter 4 学習ノート ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 何
複数のパラメータ
Bayesian Biostatistics by E Lesaffre & AB Lawson, Chapter 4 学習ノート ??????????????????????? 複数のパラメータをベイズ流では
ベイズ統計：ここまでの理解
ベイズ統計についての学習を始めて以来、2ヶ月が経過した。なかなか、全体像が見えない状況から少しは光が見えてきた。 ベイズの定理: π(θ|D)∝f(D|θ)π(θ) = 事後分布∝尤度*事前分布 これがすべてであるが、事
ベイズ推定：事後分布からのサンプリング
Bayesian Biostatistics by E Lesaffre & AB Lawson, Chapter 3 学習ノート ??????????????????????? 3.7 事後分布に対する数値計
ベイズ推測
Bayesian Biostatistics by E Lesaffre & AB Lawson, Chapter 3 学習ノート ??????????????????????? この章は、ベイズの特徴を理解す
ベイズ定理：事後分布の計算3 ポアソン分布の場合
Bayesian Biostatistics by E Lesaffre & AB Lawson, Chapter 2 学習ノート —————R
ベイズ定理：事後分布の計算2 正規分布の場合
Bayesian Biostatistics by E Lesaffre & AB Lawson, Chapter 2 学習ノート —————R
ベイズ定理：事後分布の計算 二項分布の場合
Bayesian Biostatistics by E Lesaffre & AB Lawson, Chapter 2 学習ノート —————R
一様分布
リスクを知るための確率・統計入門（岩沢宏和著、東京図書）よりの学習ノート ——————————