「続・わかりやすい パターン認識」
第2章 事前確率と事後確率>2.1 事後確率の計算>[1] コインを1度だけ投げる場合 (p.25)
を、プログラムで計算してみる。
例題 2.1 (意訳)箱の中に3種類のコインが入っていて、取り出して投げたら表が出た。
どのコインだったか?
3種類のコインは箱の中にそれぞれ10%, 40%, 50%の割合で含まれている。 またコインは偏っていて、投げた時に表が出る確率がコインの種類によってそれぞれ 80%, 60%, 30%となっている:
| コイン1 (\(\omega_1\)) | コイン2 (\(\omega_2\)) | コイン3 (\(\omega_3\)) | |
|---|---|---|---|
| 含有率(\(\pi\)) | 0.1 | 0.4 | 0.5 |
| 表が出る率(\(\theta\)) | 0.8 | 0.6 | 0.3 |
計算方法はベイズの定理から、式(2・13)
$$ P(\omega_i \lvert H) = \frac{\pi_i \theta_i}{\sum_{j=1}^3 \pi_j \theta_j} $$
を用いる。
コード
# coin_probability1.rb |
投げて表が出たという情報を得て、確率がどう変化したか?
| コイン1 (\(\omega_1\)) | コイン2 (\(\omega_2\)) | コイン3 (\(\omega_3\)) | |
|---|---|---|---|
| 取り出した段階 \(P(\omega_i) = \pi_i\) | 0.1 | 0.4 | 0.5 |
| 投げて表が出た後 \(P(\omega_i|H)\) | 0.170… | 0.510… | 0.319… |
事前の情報として箱の中には各コインが10%, 40%, 50%の割合で含まれているということなので、 取り出したのがどのコインなのかはその割合と推測するが、 投げて表が出たという結果から、表の出やすいコイン1や2であった可能性が増えて、 逆に表の出にくいコイン3だった可能性が下がる。