交換可能性
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/06/30 07:39 UTC 版)
統計分析は、通常、 n {\displaystyle n} 個の値 y 1 , y 2 , … , y n {\displaystyle y_{1},y_{2},\ldots ,y_{n}} が交換可能であることを仮定することから始める。 θ j {\displaystyle \theta _{j}} を他と区別する情報がデータ y {\displaystyle y} しかなく、パラメータの順序付けやグループ化ができない場合、事前分布においてパラメータ間の対称性を仮定する必要がある。この対称性は、確率的には、交換可能性で表される。一般的に、分布 P ( θ ) {\displaystyle P(\theta )} に従うパラメーターベクトル θ {\displaystyle \theta } が与えられたとき、独立同分布としてモデル化することが有用かつ適切である。
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