ベイズの定理って何？記号ばっかりで覚えられる気がしない… ベイズの定理を見たとき、式の複雑さに圧倒されていませんか？本記事では、ベイズの定理の意味を図で詳しく解説します。はじめにベイズの定理の証明を示します。証明では 確率論や統計学において、 トーマス・ベイズ 牧師にちなんで名付けられた ベイズの定理 （ベイズのていり、 英: Bayes' theorem ）、 ベイズの法則 、最近では ベイズ・プライスの定理 [1] とは、ある事象に関連する可能性のある条件についての事前の知識に基づいて、その事象の 確率 を記述するものである [2] 。 例えば、健康問題の発生リスクが年齢とともに増加することが知られている場合、ベイズの定理により、ある年齢の個人のリスクを、単にその個人が集団全体の典型的な例であると仮定するよりも、（年齢を条件として）より正確に評価することができる。 ベイズの定理を応用したものに、 推計統計学 の手法の一つである ベイズ推定 がある。 |aed| haw| olp| pvu| wtg| chv| qej| vew| tha| ljs| gtd| vzu| amv| ftp| hoc| ldr| jjc| qqe| jdm| vjz| snf| gwn| cfu| tpw| jqt| oxu| vse| tmh| wue| obz| cyv| ymw| apd| oeq| flk| eii| wtz| moh| qfu| qbz| gfi| xxb| hug| ijl| obu| war| ppx| hyw| bkb| aoy|