歪みなくつくられたサイコロを振れば、1 から6 の面が等しく出るだろうと考えるのふつうです。これは、等しく出ないという理由がありませんよね。
このように反対するのに十分な理由がない場合にそうなると信じることを、理由不十分の原則といいます。反対する理由が不十分なのですから、そうなると信じるしかないということです。
ベイズ統計学では、事象の発生確率がまったく予測できないときには、すべての事象の発生確率は等しくなると考えます。なにも情報がないのですから、そう考えるしかないということです。
統計学に入門した方と共に学ぶ、統計学入門サイトです。
歪みなくつくられたサイコロを振れば、1 から6 の面が等しく出るだろうと考えるのふつうです。これは、等しく出ないという理由がありませんよね。
このように反対するのに十分な理由がない場合にそうなると信じることを、理由不十分の原則といいます。反対する理由が不十分なのですから、そうなると信じるしかないということです。
ベイズ統計学では、事象の発生確率がまったく予測できないときには、すべての事象の発生確率は等しくなると考えます。なにも情報がないのですから、そう考えるしかないということです。