【やさしいデータ分析】ベイズ統計入門 〜 古典的な統計との違いと使い分け

図4　ホントの当選確率はどれぐらい？古典的な手法では、信頼区間を何回も求める（横方向のブルーの棒やオレンジの棒が毎回求めた信頼区間の範囲）と、そのうちの（例えば）95％の回に、母数が信頼区間に含まれる、と考える。n＝30, k＝23というのは、そのような試行の1つ。［0.577, 0.901］という範囲の中にθの値が95％の確率で含まれているというわけではない。一方、ベイズ的な手法では、事前分布を、観測されたデータを基に更新し、事後分布とする。そして、それを基に信用区間を求める。横軸はθの値なので、θは95％の確率で信用区間の中にある、と素直に解釈できる。