状態空間が真のものであるにせよ、観察可能項目が張る空間であるにせよ、多次元空間 状態を動的定常状態として、そこから観察される項目の観察項目は状態の｢座標」ではない、というように考えてもよいし、観察項目が張る空間において、「定常状態」は「軌道…

上のネットワークには、観察しえない・数値化しえないノードが３つある 真のpre/post状態とその比較評価の３つである 「観察できない」ものを「隠れ」ているとみなすのが「隠れマルコフ」の「隠れ」だが、「ないもの」はそもそもどうカテゴリ化したらよいの…

「状態を観察して診断して介入計画を立てて介入結果を観察して介入効果を判断する」というごく単純な枠組みを考える これを経時的に行うと真の状態は不明なままに観察のみを用いて操縦することと同じになるのでカルマンフィルタ的なプロセスになる(がここで…

N数が違う分布が似ているかどうか、目で見る Ncis <- 10000 Ntrans <- 100 Xall <- rchisq(Ncis+Ntrans,3,5) Xcis <- Xall[1:Ncis] Xtrans <- Xall[(Ncis+1):(Ncis+Ntrans)] acis <- ppoints(Ncis,0.5) atrans <- ppoints(Ntrans,0.5) par(mfcol=c(2,2)) his…

先日、法廷でベイジアンネットワークという記事を書いた 病院だとどうなるか？ ごく簡単に ネットワークを作るとき、病気である事前確率は有病率などで決まる。問診の結果で有病率推定事前確率を決めてもよい 検査をする PPV、NPVで出す これは・・・ librar…

こちらの研究内容が、こちらで紹介されていた 物理シグナルを視覚シグナルにしてくれる化合物の研究 ヒトは視覚情報好きなので「視覚(光)」シグナル化が「嬉しい」 医学応用も幅広く存在しそうな話です ここでちょっと立ち止まって、「視覚シグナル」って何…

library(gRain) my.forensic.bn.2 <- function(n.p.type,N.p,n.g.type,Freq.g,frac.s,typing.prec.mat,L.prob,mot.levels,M.prob,Cr.prob,rs){ # タイプ別個人の存在 ps <- Gs <- list() yn <- c("1","0") p.type <- paste("p",1:n.p.type,sep="") for(i in …

現場に居たか居ないか、犯行に関与したかしないかで遺留品を残す確率は変わる たとえば、、「柱の噛み跡犯人探し」のときの「噛み跡から検出された唾液」という場合と、「犯行現場付近の自動販売機から検出された指紋」という場合とでは、前者が「現場に居て…

犯行は現場に居ないと犯せない 現場に居て、動機があっても犯すとは限らない 現場に居ると、動機があってもなくても、何かの拍子に犯すかも 確率的に考えても、「最後の犯行実行者は１人(とわかっているときは)」なら、「可能性のある複数人から選ぶ」必要が…

犯行の動機には色々ありえる 旧知の関係なら、仲良しかもしれないけれど、憎悪のきっかけも多いと思われる ベイジアンネットワークでは、カテゴリ変数の扱いが楽なので、「強い動機」「弱い動機」「偶発(動機なし)だけれど犯行につながった」のようなカテゴ…

ある容疑者Xを疑っている。そのほかにたくさん(N=99)の人が「もしかしたら」犯人かもしれない まずは、現場にいたかどうかの確率を計算したい その上で、容疑者Xか、その他大勢か、どちらが現場にいたっぽかったかを数値で比較したい 『犯行現場』を定義しよ…

サンプルの取り違え、タイピングエラーを考慮して、標本のジェノタイプ実験結果から、個人の真のジェノタイプの事後確率を算出する ２人p1,p2居る。２つのジェノタイプがある。 ２人からDNAタイピング用のサンプルを採取する。丁寧に取り扱っているので、取…

昨日の記事でRのgRainパッケージのビニェットを動かしてみた 法廷証拠用に使う(〜(ほぼ同じ)臨床判断用に使う)ことを前提に試してみる 標本取り違え・タイピングエラー 現場に居る確率 動機の定量 犯行に及ぶ 犯行現場の遺留品 関数にしてみる