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ベイズの事前分布と事後分布の理解を助けてください
学生のグループでは、18人のうち2人が左利きです。情報価値のない事前分布を仮定して、人口の左利きの学生の事後分布を見つけます。結果を要約します。文献によると、5-20％の人が左利きです。事前にこの情報を考慮し、新しい事後を計算します。 私が知っているベータ分布は、ここで使用する必要があります。まず、αα\alphaとββ\beta値を1にして？事後の資料で見つけた方程式は π(r|Y)∝r(Y+−1)×(1−r)(N−Y+−1)π(r|Y)∝r(Y+−1)×(1−r)(N−Y+−1)\pi(r \vert Y ) \propto r^{(Y +−1)} \times (1 − r)^{(N−Y +−1)} \\ Y=2Y=2Y=2、N=18N=18N=18 なぜそのrrrは方程式にあるのですか？（rrrは左利きの人々の割合を示します）。不明ですが、この方程式にはどのように当てはまりますか？私には計算にばかげrrr与えられたYYY、その使用rrr与える式でrrr。さて、サンプルとr=2/18r=2/18r=2/18の結果であった0,00190,00190,0019。fff私がそれから推測する必要がありますか？ 期待値を与える式RRR知られて与えられたYYYとNNN、より良い仕事をしてくれました0,150,150,15権利について鳴ります。方程式は、値はおよび割り当てられます。事前情報を考慮するために、とにどの値を指定する必要がありますか？E(r|X,N,α,β)=(α+X)/(α+β+N)E(r|X,N,α,β)=(α+X)/(α+β+N)E(r | X, N, α, β) = (α + X)/(α + β + N)111αααβββαααβββ いくつかのヒントをいただければ幸いです。事前分布と事後分布に関する一般的な講義も害になりません（私はそれらが何であるかを曖昧に理解していますが、曖昧です）高度な数学はおそらく私の頭の上を飛ぶでしょう。