こんにちは、コグラフ株式会社データアナリティクス事業部の木村です。
社内ではベイズ統計など統計学を学ぶメンバーが多くいます。
今回は頻度主義とベイズ統計について比較したいと思います！

統計学の歴史

すでに古代エジプトでは人口調査や資源調査などのデータ収集が行われていたと言われていますが、統計学の基礎的な概念や方法論が確立されるのは近代以降のことです。
統計学が広く応用されるようになったのは、18世紀から19世紀にかけての時期であり、現代の統計学の基礎が築かれました。

では現代において、どのような統計の考え方があるのでしょうか。

データから確率を導く頻度主義

統計学の主流である頻度主義は古典的なアプローチであり、19世紀にロナルド・A・フィッシャーやカール・ピアソンなどによって開発されました。
頻度主義は、過去のデータから確率分布を推定し、その確率分布を使用して将来のイベントの確率を推定します。
確率の解釈では、データから得られた結果の頻度に基づいて確率を推定します。

信念を更新するベイズ統計

トーマス・ベイズによって18世紀に提案された統計学のアプローチです。
近年、コンピュータの進歩とベイズ統計の理論的な発展により、ベイズ統計の人気が高まっています。

確率の解釈では、確率を「事前の信念（事前分布）をデータに基づいて更新した結果の信念（事後分布）」と解釈します。
つまりデータを使って事前の信念を修正・更新し、最終的な確率を推定します。
ベイズ統計はより柔軟なモデリングが可能であり、特に小規模なデータセットや複雑なモデルの推定に有用です。

ベイズ統計は現在、多くの領域で応用されており、機械学習、データ解析、経済学、生物学などさまざまな分野で重要なツールとして使用されています。

それぞれの具体例

頻度主義の例

ある新しい薬の効果を検証するため、1000人の参加者を対象にランダム化比較試験を行い、薬の投与群とプラセボ群の間で有意な差があるかどうかを頻度主義の仮説検定によって判断する。

ベイズ統計の例

ある製品の需要予測を行うために、過去のデータと事前知識を組み合わせてベイズ統計モデルを構築し、将来の需要分布を推定する。
この推定結果を基に在庫管理や生産計画を立てることができる。

注意点

頻度主義とベイズ統計は異なるアプローチを持つため、使用する場面や解釈に違いがあります。
具体的な問題に対してどちらの手法が適しているかは、状況や目的によって異なる場合があります。

まとめ

頻度主義とベイズ統計についてそれぞれの特徴と違いについて書いてきました。
それぞれのアプローチは異なる考え方を提供してくれますが、共通してデータから意味を引き出すための強力な道具となります。
統計の勉強は奥が深いですが、少しずつ学んでいきましょう！

Twitterもやってます！

コグラフデータ事業部ではTwitterでも情報を発信しています。
データ分析に興味がある、データアナリストになりたい人など、ぜひフォローお願いします！

#統計学 #統計学入門 #ベイズ統計
#データ分析入門　 #データアナリスト 　#データアナリスト募集
#私の仕事　#コグラフデータ