ベイズ統計は、事前に持っている知識（事前分布）と、新たに得られたデータ（尤度）を組み合わせて、より確度の高い結論（事後分布）を導き出す統計的推論の手法です。この考え方は、機械学習や迷惑メールフィルターなど、様々な分野に応用されています。選択肢イがベイズ統計の核心的な概念を説明しています。
ITストラテジスト令和5年度 春期午前II問 18
令和5年度 春期 ITストラテジスト 午前II 問18
難度
標準
ベイズ統計の説明として、適切なものはどれか。
選択肢
ア経済統計に関する国際条約に基づいて、貿易実態を正確に把握し,国の経済政策や企業の経済活動の資料とすることを目的とした指標を作成する統計手法
イ事前分布・事後分布といった確率に関する考え方に基づいて体系化されたものであり、機械学習,迷惑メールフィルターなどに利用されている統計理論
ウ収集されたデータの代表値である平均値・中央値・最頻値を求めたり、度数分布表やヒストグラムを作成したりすることによって、データの特徴を捉える統計理論
エビッグデータの収集・分析に当たり、分析結果の検証可能性を確保し、複数の分析結果を比較可能とするために、対象をオープンデータに限定する統計手法
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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