ベイズの定理の指数分布への応用事例(<特集>故障の診断・解析評価・予測)

抄録

ベイズの定理そのものは比較的構成が簡単であるが、従来の客観的統計と大きく異なる点は事前分布という分布の導入にそのすべてが凝縮されている。つまり、事前分布に個人の経験等が入るためであり、この定理が主観統計と言われるゆえんである。ここでは指数分布を取り上げて、この分布にベイズの定理を当てはめた2つの場合を取り上げる。1つはアイテムのバーンイン時間の決定についてであり、もう1つはこの定理を指数分布に当てはめて表現した場合について取り上げる。いずれもベイズ特有の計算等が入るがそれらについても詳述し解説する。