ベイズ統計の考え方とスパムフィルター等への応用

ベイズ統計は、トーマス・ベイズによる「ベイズの定理」を基礎とし、新たなデータや証拠が得られるたびに「事前確率(事前分布)」を「事後確率(事後分布)」へと逐次更新していく統計手法です。不確実性下での意思決定、ベイジアンネットワーク、機械学習、ナイーブベイズ分類器(迷惑メール判定等)に広く応用されています。 貿易統計や公的経済統計に関する説明です。 記述統計学(要約統計量やグラフ化)の説明です。 オープンデータ分析の制約に関する説明です。

ベイズ統計の説明として、適切なものはどれか。

出典令和5年度 春期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問18
ア
経済統計に関する国際条約に基づいて、貿易実態を正確に把握し、国の経済政策や企業の経済活動の資料とすることを目的とした指標を作成する統計手法
イ
事前分布・事後分布といった確率に関する考え方に基づいて体系化されたものであり、機械学習、迷惑メールフィルターなどに利用されている統計理論
ウ
収集されたデータの代表値である平均値・中央値・最頻値を求めたり、度数分布表やヒストグラムを作成したりすることによって、データの特徴を捉える統計理論
エ
ビッグデータの収集・分析に当たり、分析結果の検証可能性を確保し、複数の分析結果を比較可能とするために、対象をオープンデータに限定する統計手法