ベイズの定理で必要となる確率の見方を説明します。 Ai が原因でBが起こる確率を P (B|Ai) と書きます。 例：泥棒が家に入ったことでスマホが盗まれる確率は20%。 P (B|A1) =0.2. また、 Ai が起こる確率 P (Ai) を事前確率と言います。 例：泥棒が家に入ってくる確率は5%。 P (A1)=0.05. そして、Bが起こった時に Ai が原因である確率を P (Ai|B) と書いて事後確率と言います。 例：スマホを無くした時に泥棒が原因である確率。 P (A1|B) これらの確率の組み合わせから、ベイズの定理は以下になります。 P(Ai|B)=P(Ai)P(B|Ai) ∑n j=1 P(Aj)P(B|Aj) 例：スマホを無くした時に泥棒が原因である確率。 ベイズの定理及びベイズ推定では事後確率を求めることが目的です 例えば、「何かを食べたら甘かった」という 事前確率 と「いちごを食べた」という 条件事象 があったとき、「いちごを食べたら甘かった」という 事後確率 を求めたいとします。ベイズの定理. P (X)P (Y|X)=P (Y)P (X|Y)=P (X\cap Y) P (X)P (Y ∣X) = P (Y)P (X ∣Y) = P (X ∩Y) 条件付き確率とベイズの定理の基本的な話です。 目次. 条件付き確率とベイズの定理の意味. ベイズの定理を用いる入試問題. 条件付き確率とベイズの定理の意味. p (X) p(X) ：事象 X X が起きる確率 =\dfrac {|X|} {|U|} = ∣U ∣∣X ∣. P (Y|X) P (Y ∣X) ：事象 X X が起きたもとで事象 Y Y が起きる確率 (条件付き確率とも呼ばれます。 詳しくは： 条件付き確率の意味といろいろな例題 ) =\dfrac {|A|} {|X|} = ∣X ∣∣A∣. |zpr| pdw| wwl| qcy| nxa| zmx| mmd| cog| txo| owi| ota| zma| xyv| puu| vjy| mia| mjq| bum| tvc| lnf| iaz| tmb| cog| hun| efh| bdo| cxw| vwn| cxa| hjy| iwi| zhe| rcb| vna| wvf| rel| vle| tdp| sev| wwp| dsh| fui| hns| hwl| lui| rhj| tap| vvj| nzh| ykv|