分母に2を足し、分子に1を足す
コインの表裏(確率pで表が出る独立な試行)の分布は「
ベルヌーイ分布」と呼ぶ。
ベイズ的には、事前分布と観測事実から、
ベイズ則を使って計算することで導くことができる。
分布が得られた時の
点推定量として最頻値を選ばなきゃいけない理由はないので、
平均値で推定することもできる
事前分布がベータ分布B(α, β)の時、
表を1回観測した後の事後分布はB(α+1, β)になる
裏を1回観測した後の事後分布はB(α, β+1)になる
なので、最初に
無情報事前分布として一様分布を仮定し、その後表をA回、裏をB回観測した後の、表が出る確率pは
最頻値 A/(A+B) となる
平均 (A+1)/(A+B+2)
この場合、例えばコインを1回だけ投げて1回だけ表を観測した時に「このコインは確率1で表になる!」と推定する
というわけでもっと穏当な結果を出す事後分布の平均を使う
平均だと「このコインは確率2/3で表になる」と推定する
こういう理由で、ベルヌーイ分布のpの推定をする際に「分母に2、分子に1を足す」という推定方法が使われる