ハイパーパラメータによって事後分布の形が大きく変わる様子です. 変な形の尤度関数をプロットする - ジョンとヨーコのイマジン日記 の続き的な投稿. 例1: 混合正規分布 モデルとして次の分布を考える. ここで は平均0, 分散1 の正規分布の密度関数, とする. さらに事前分布として, パラメータ にベータ分布 , に適当な幅の一様分布(密度が定数)を設定する. この手のモデルは2つの分布が混ざったような形になるので混合分布とよばれ, モデルに基づくクラスタリングなどの際によく使われる. ただし未知パラメータ(データから推定したいパラメータ)を2個にしてるのは単に図を作りやすくする都合のほうが…