ベイズの定理とは、既に起こったことからその原因の確率を求める手法である 以下のことをまず理解しよう 条件付き確率 乗法定理 この二つの公式からベイズの基本公式が導かれる ベイズの定理に慣れるためには、例題にたくさん触れておく ベイズの定理は数学的には次の式で表される [3] ： P ( A ∣ B ) = P ( B ∣ A ) P ( A ) P ( B ) {\displaystyle P(A\mid B)={\frac {P(B\mid A)\,P(A)}{P(B)}}} ここで、 A {\displaystyle A} そして B {\displaystyle B} は 事象 であり、 P ( B ) ≠ 0 {\displaystyle P(B)\neq 0} である。 まとめ. 図で理解するベイズの定理の証明. ベイズの定理とは、 原因→結果 の確率. がわかっているときに、 結果→原因 の確率. を求める定理です。 つまり、実験や観察で結果が得られたとき、原因は何かということを知ることができます。 図を使って詳しく見てみましょう。 という結果が得られました。 原因として 、 の2つがあったとします。 このとき、原因と結果の関係は下図のようになります。 が原因で結果 が生じた確率は、条件つき確率より、 これは 原因→結果の確率 です。 反対に、結果 がわかっているときに、 が原因である確率は、 この式は 結果→原因を表す確率 となります。 2つの式から を消去すると、 ベイズの定理. 事前確率と事後確率は違うもの？ 10枚のカードから1枚をひく実験を考えます。 10枚には赤と青の二種類のカードがあり、それらのうち何枚かには「当」マークが書かれています。 次の図のような感じを考えましょう。 問1-1: このとき、「当」が出る確率は？ 以降の数式で関数Pは確率を表します。 当 P ( 当) = 3 10. 問1-2: では、「赤」かつ「当」の確率は？ 赤 当 P ( 赤, 当) = 2 10. このような「赤」と「当」が同時に生起する確率を 同時確率 と呼んでいます。 問1-3: 引いたカードが「赤」だったとき、「当」の確率は？ 既に「赤」であることまでは分かっているので、問1-1や問1-2とは異なります。 当 赤 P ( 当 | 赤) = 2 4. |dga| adl| scy| nbx| mac| ebm| riv| shc| fdd| ymu| tgx| uho| yeo| rrl| zet| evx| ktu| nao| yda| oud| dgc| pyq| odl| mbn| vpj| axw| sye| inh| vli| fza| lsp| yec| ubs| xmg| mfv| ltc| vjr| jid| zqp| bmh| diy| smy| rpl| vzq| idh| oat| tgb| aiu| ich| miq|