N回発生した後、イベントが発生する回数がP回あるとします。次回そのイベントが再び発生する確率を推定するための「ナイーブ」アプローチはP/Nですが、明らかにNが高いほど、推定は優れています。
現実の世界でその「確実性」をモデル化するための実際的なアプローチは何ですか？数学的に完璧なものは必要ありません。もう少し現実的にするためのものだけです。例えば：
- サッカー選手が40試合で9ゴールを記録した場合、4試合で1ゴールを記録したサッカー選手よりもアルゴリズムで彼の評価を高くしたいと思います。
- 評価が8.0で10万票の映画は、8.2の映画で2千票よりも高く配置する必要があります
- 等...