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カップルが一緒にお風呂に入る
割合をベイズ推定してみた
@hoxo_m
2015/03/03
自己紹介
• hoxo_m
• 某 EC サイトでデータ分析をやっています
• シリアルパッケージクリエイター
– pforeach (R の並列処理を超簡単に書く)
– easyRFM (RFM 分析を簡単に実行する)
– lambdaR (...
• Q&A サイト
http://q.hatena.ne.jp/1343266362
本日のお題
「一体世の中の何割くらいのカップルが
一緒にお風呂に入っているのだろう?」
⇒ ベイズで解決!
ベイズ推定
• 得られた回答から
「一緒にお風呂に入るカップルの割合」
を推定する
回答
• 一つの回答を独立なベルヌーイ試行とみなす
• 入る=1、入らない=0
ベルヌーイ試行
• 「A か B のどちらかしか起こらない」
• 「yes か no のどちらかしかない」
• 「表と裏のどちらかしか起こらない」
といった事象のことを小難しく言っただけ
怖がらなくていいよ!
ベルヌーイ分布
• ベルヌーイ試行が従う確率分布
• x=1(一緒にお風呂に入る)
• x=0(一緒に入らない)
• よく見ると…
x=1 ⇒ f(x) = p
x=0 ⇒ f(x) = 1-p
xx
ppxf 
 1
)1()(
こわく...
ベイズの定理
• 事後分布は尤度と事前分布をかけたもの
に比例する
)()|()|(  PXPXP 
事後分布 尤度 事前分布
尤度関数
• 確率関数を「パラメータを変数」として
見たもの
• 確率関数(p は定数)
• 尤度関数(x は定数)
xx
ppxf 
 1
)1()(
xx
pppL 
 1
)1()(
同じ!
事前分布
一緒にお風呂に入るカップルの割合は半々と仮定
ベータ分布 Be(2,2) を事前分布として設定
ベータ分布
• なぜ事前分布をベータ分布とするのか?
⇒ ベルヌーイ分布の尤度関数とかけると、
再びベータ分布になるという良い性質
※自然な共役分布という
11
)1(),( 
 
 ppKBe
111
)1('),()( ...
ベイズ更新
• 新しい回答が得られたら、現在の事後分布
を事前分布として、確率分布を更新する
では、いってみましょう!
回答1
• 「入らない」に一票
「入らない」に一票
事前分布
事後分布
回答2
• 「入る」に一票
「入る」に一票
回答3
• 「入る」に一票
「入る」に一票
回答4
• 「入る」に一票
「入る」に一票
回答5
• 「入る」に一票
「入る」に一票
回答6
• 「入る」に一票
「入る」に一票
回答7
• 「入らない」に一票
「入らない」に一票
回答8
• 「入る」に一票
「入る」に一票
回答9
• 「入る」に一票
「入る」に一票
回答10
• 「入らない」に一票
「入らない」に一票
結果
事前分布
事後分布
結果 推定値
推定範囲
結果
• 推定値:
66.7 %
• 推定範囲(90%信用区間) :
42.7% ~ 83.4 %
• カップルの 4割~8割 が一緒にお風呂に
入っている
Enjoy!
http://ja.wikipedia.org/wiki/入浴
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カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた

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カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた

  1. 1. カップルが一緒にお風呂に入る 割合をベイズ推定してみた @hoxo_m 2015/03/03
  2. 2. 自己紹介 • hoxo_m • 某 EC サイトでデータ分析をやっています • シリアルパッケージクリエイター – pforeach (R の並列処理を超簡単に書く) – easyRFM (RFM 分析を簡単に実行する) – lambdaR (R にラムダ式を導入する)
  3. 3. • Q&A サイト
  4. 4. http://q.hatena.ne.jp/1343266362
  5. 5. 本日のお題 「一体世の中の何割くらいのカップルが 一緒にお風呂に入っているのだろう?」 ⇒ ベイズで解決!
  6. 6. ベイズ推定 • 得られた回答から 「一緒にお風呂に入るカップルの割合」 を推定する
  7. 7. 回答 • 一つの回答を独立なベルヌーイ試行とみなす • 入る=1、入らない=0
  8. 8. ベルヌーイ試行 • 「A か B のどちらかしか起こらない」 • 「yes か no のどちらかしかない」 • 「表と裏のどちらかしか起こらない」 といった事象のことを小難しく言っただけ 怖がらなくていいよ!
  9. 9. ベルヌーイ分布 • ベルヌーイ試行が従う確率分布 • x=1(一緒にお風呂に入る) • x=0(一緒に入らない) • よく見ると… x=1 ⇒ f(x) = p x=0 ⇒ f(x) = 1-p xx ppxf   1 )1()( こわくない!
  10. 10. ベイズの定理 • 事後分布は尤度と事前分布をかけたもの に比例する )()|()|(  PXPXP  事後分布 尤度 事前分布
  11. 11. 尤度関数 • 確率関数を「パラメータを変数」として 見たもの • 確率関数(p は定数) • 尤度関数(x は定数) xx ppxf   1 )1()( xx pppL   1 )1()( 同じ!
  12. 12. 事前分布 一緒にお風呂に入るカップルの割合は半々と仮定 ベータ分布 Be(2,2) を事前分布として設定
  13. 13. ベータ分布 • なぜ事前分布をベータ分布とするのか? ⇒ ベルヌーイ分布の尤度関数とかけると、 再びベータ分布になるという良い性質 ※自然な共役分布という 11 )1(),(     ppKBe 111 )1('),()(     xx ppKBepL
  14. 14. ベイズ更新 • 新しい回答が得られたら、現在の事後分布 を事前分布として、確率分布を更新する
  15. 15. では、いってみましょう!
  16. 16. 回答1 • 「入らない」に一票
  17. 17. 「入らない」に一票 事前分布 事後分布
  18. 18. 回答2 • 「入る」に一票
  19. 19. 「入る」に一票
  20. 20. 回答3 • 「入る」に一票
  21. 21. 「入る」に一票
  22. 22. 回答4 • 「入る」に一票
  23. 23. 「入る」に一票
  24. 24. 回答5 • 「入る」に一票
  25. 25. 「入る」に一票
  26. 26. 回答6 • 「入る」に一票
  27. 27. 「入る」に一票
  28. 28. 回答7 • 「入らない」に一票
  29. 29. 「入らない」に一票
  30. 30. 回答8 • 「入る」に一票
  31. 31. 「入る」に一票
  32. 32. 回答9 • 「入る」に一票
  33. 33. 「入る」に一票
  34. 34. 回答10 • 「入らない」に一票
  35. 35. 「入らない」に一票
  36. 36. 結果 事前分布 事後分布
  37. 37. 結果 推定値 推定範囲
  38. 38. 結果 • 推定値: 66.7 % • 推定範囲(90%信用区間) : 42.7% ~ 83.4 % • カップルの 4割~8割 が一緒にお風呂に 入っている
  39. 39. Enjoy! http://ja.wikipedia.org/wiki/入浴

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