パラメータ推定
統計学においてパラメータ推定をおこなうには、最小二乗法や最尤法がありますが、ほかにはどんなものがありますか
いい質問ですね！統計学でパラメータ推定を行う方法はいくつかあります。最小二乗法や最尤法以外では、以下のような手法があります：
ベイズ推定 事前分布とデータから得られた情報を組み合わせて、事後分布を求める方法です。特に、主観的確率に基づいた推定を行う際に有用です。
モーメント法 データのモーメント（平均、分散など）を利用して、モデルのパラメータを推定する方法です。計算が比較的簡単ですが、最尤法に比べて効率が劣ることがあります。
リッジ推定 (Ridge Estimation) 主に回帰分析で使用される正則化手法の一種で、過学習を防ぐためにパラメータにペナルティ項を加えた推定法です。
MCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ）法 高次元空間での事後分布をサンプリングしながら推定する方法で、複雑なベイズ推定に頻繁に使われます。
分位点推定 (Quantile Estimation) 分布の特定の分位点（例えば中央値）を基にした推定方法で、頑健性が求められる場合に適しています。
これらの方法はそれぞれの特性や目的に応じて使い分けられるので、興味のある手法をさらに探求してみて
2025年7月10日 | カテゴリー：自然科学的基礎知識//物理学、統計学、有機化学、数学、英語 |
