枠組み
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/06/30 07:39 UTC 版)
y j {\displaystyle y_{j}} を観測値、 θ j {\displaystyle \theta _{j}} を y j {\displaystyle y_{j}} のデータ生成過程を支配するパラメータとする。さらに、パラメータ θ 1 , θ 2 , … , θ j {\displaystyle \theta _{1},\theta _{2},\ldots ,\theta _{j}} が交換可能な形で共通母集団から生成され、その分布がハイパーパラメータ ϕ {\displaystyle \phi } によって規定されるものとする。ベイズ階層モデルには、次の段階が含まれる。 Stage I: y j ∣ θ j , ϕ ∼ P ( y j ∣ θ j , ϕ ) {\displaystyle {\text{Stage I: }}y_{j}\mid \theta _{j},\phi \sim P(y_{j}\mid \theta _{j},\,\phi )} Stage II: θ j ∣ ϕ ∼ P ( θ j ∣ ϕ ) {\displaystyle {\text{Stage II: }}\theta _{j}\mid \phi \sim P(\theta _{j}\mid \phi )} Stage III: ϕ ∼ P ( ϕ ) {\displaystyle {\text{Stage III: }}\phi \sim P(\phi )} ステージ I での尤度 P ( y j ∣ θ j , ϕ ) {\displaystyle P(y_{j}\mid \theta _{j},\phi )} は、事前分布 P ( θ j , ϕ ) {\displaystyle P(\theta _{j},\phi )} に依存するが、 ϕ {\displaystyle \phi } は θ j {\displaystyle \theta _{j}} を通してのみ尤度に影響する。 条件付き確率の定義から、ステージ I の事前分布は、ハイパーパラメータ ϕ {\displaystyle \phi } の分布 P ( ϕ ) {\displaystyle P(\phi )} を用いて、次のように分解することができる。 P ( θ j , ϕ ) = P ( θ j ∣ ϕ ) P ( ϕ ) {\displaystyle P(\theta _{j},\,\phi )=P(\theta _{j}\mid \phi )\,P(\phi )} ベイズの定理を用いると、事後分布は次のように比例することが分かる。 P ( ϕ , θ j ∣ y ) ∝ P ( y j ∣ θ j , ϕ ) P ( θ j , ϕ ) {\displaystyle P(\phi ,\,\theta _{j}\mid y)\propto P(y_{j}\mid \theta _{j},\,\phi )\,P(\theta _{j},\,\phi )} P ( ϕ , θ j ∣ y ) ∝ P ( y j ∣ θ j ) P ( θ j ∣ ϕ ) P ( ϕ ) {\displaystyle P(\phi ,\,\theta _{j}\mid y)\propto P(y_{j}\mid \theta _{j})\,P(\theta _{j}\mid \phi )\,P(\phi )}
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枠組み
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2015/07/16 00:18 UTC 版)
道州制が施行された場合に考えられる州には、以下の枠組みが挙げられている。
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枠組み（フレームワーク）
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/08 09:05 UTC 版)
「スマートシティ」の記事における「枠組み（フレームワーク）」の解説
スマートシティの機能を構築、統合、導入するには、スマートシティプロジェクトの中心となる機会やイノベーションの重点分野を実現するための独自の枠組み（フレームワーク）が必要である。枠組み（フレームワーク）は、スマートシティの開発に関連する多くのカテゴリーを含む5つの主要な次元に分けることができる。
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