Posterior Distribution
ベイズ統計において、データを観測した後のパラメータの確率分布。事前分布と尤度をベイズの定理で組み合わせて計算する。Pr(θ|Z) ∝ Pr(Z|θ)・Pr(θ) で表される。非情報事前分布のもとではBootstrap分布と漸近的に一致するという重要な性質がある。
「事前分布が観測データによって事後分布へと変化する」
「MCMCで事後分布全体を近似する」
「非情報極限でθ|z ~ N(z, 1)という事後分布が導かれる」
「Bootstrap分布は貧者のBayes事後分布と呼ばれる」
「事後分布のサンプリングが困難になる理由」