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ベイズ統計において、パラメータの変換に対して不変な性質を持つ無情報事前分布である。

フィッシャー情報量の平方根に比例するように定義され、客観的なベイズ推論を行うために用いられる。

特定のモデルにおいて、事前知識がない状態を数学的に公平に表現するための標準的な手法である。

ある事象が起こるという確信の度合いを、個人の信念に基づいて数値化したものである。

客観的な頻度だけでなく、不確実な状況下での意思決定を扱う際に用いられる。

ベイズ統計学の基礎となる概念であり、情報の更新によって確率を修正していく。

新しいデータや証拠を得る前に、あらかじめ設定されている確率のことである。

過去の経験や主観的な信念に基づいて、事象の起こりやすさを表現する。

ベイズの定理において、観測データを取り入れる前の出発点として機能する。

観測データを得た後に、次に得られる新しいデータの分布を予測したもの。

ベイズ統計において、パラメータの不確実性を考慮して予測を行う。

機械学習の回帰や分類において、予測の信頼性を評価する際に重要。

新しいデータや証拠を得た後に、ベイズの定理を用いて更新された確率のこと。

事前確率に観測データの尤度を掛け合わせることで算出される。

情報の蓄積に伴い、対象に対する推論の精度を高めていくプロセスで中心的な役割を担う。

観測データが得られた後で、最も確率が高いと考えられる推定値。

ベイズ統計学の手法であり、事前の知識（事前確率）を考慮に含める。

機械学習の分類問題や、画像復元などのパラメータ推定で広く使われる。