同じ観測平均でも、観測数やばらつきが違うと、推定結果はどう変わるでしょうか。
LAB 04 / NORMAL-NORMAL UPDATE
平均は、観測の強さで動く
テスト点、反応時間、測定値のような連続量では、未知の平均を推定する。事前平均と観測平均が、どちらをどれくらい信じられるかで混ざる。
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何を推定しているか
観測はどこを支持するか
更新後にどれくらい幅が残るか
このラボの問いと、グラフの読み方
BEFORE GRAPH
グラフで確かめること
Normal-Normal 更新では、事前平均と観測平均が精度で重み付けされる。観測ノイズが小さく、観測数が多いほど観測側へ寄る。
シアンが事前分布、マゼンタが観測平均の支持、黄色が更新後。黄色が両者の間で動く。
COLUMN NOTE
平均を見るときも、観測平均だけでは決まらない
平均が同じでも、何件の観測を集めたか、測定値がどれくらいばらついているかは違うことがあります。観測数が少なかったり、測定のばらつきが大きかったりすると、平均の候補が広く残ります。
Normal-Normal 更新では、出発点の平均と観測平均が「精度」で重みづけされます。精度は、ばらつきの小ささと観測数の多さで決まります。観測数を増やすと、黄色の山がマゼンタ側へ寄る理由はここにあります。
黄色の山は、中心の位置と幅が変わります。幅が狭いほど、このモデルで推定した平均の不確実性は小さくなります。
観測の強さを変えて、平均を比べる
出発点(事前分布)
破線:観測が支持する平均(相対尤度)
更新後(事後分布)
観測のばらつき(SD)は既知として扱うモデルです。尤度の曲線は、形を比べるため面積を1にそろえています。
更新後の平均(事後平均)-
更新後のSD(事後SD)-
観測の重み-
AFTER GRAPH
操作したあとに確認すること
まず試す操作
観測数を増やす、または観測のばらつきを小さくする。黄色の山がマゼンタ側へ寄り、細くなるところを見る。
比べてみるところ
観測平均だけでなく、観測のばらつきと観測数が「どれくらい動くか」を決める。
次へのつながり
次は件数の例へ。10件を1時間で観測した場合と、10時間で観測した場合を比べます。