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🎓 第1章：ベイズ推論の枠組み

第1章 ベイズ推論の枠組み

ベイズ統計の出発点です。確率を「信念の度合い」と捉え、データで信念を更新する枠組みを数理から押さえます。統計検定サイトの 事前分布・事後分布・ベイズ更新（統計）・ベイズ推定・MAP推定（統計）が土台で、ここではその考え方を「推論の道具」として組み立て直します。

トピック一覧

1. 頻度論とベイズの違い — 基礎
2. 事前・尤度・事後・周辺尤度 — 基礎
3. ベイズ更新と逐次推論 — 基礎
4. 点推定と損失関数 — 標準
5. 信用区間と事後予測分布 — 標準

関連章

• 第2章 共役事前分布 — 事後分布を閉形式で求める
• 第4章 MCMC — 事後分布を数値的に求める
• 機械学習：正則化の理論（MAP＝正則化）