「結果」が観測された場合、その背景にある「原因」の確率を求める場合にベイズの定理を使います。 普通は 原因 → 結果 の順に確率を出しますよね？ ゆえに、 取り扱っている現象がベイズの定理の適用対象として妥当であるどうかを考えるときには、 その現象に対して同時確率、周辺確率、条件付き確率の定義が妥当であるかどうかを検証する必要がある。 ベイズの定理の例題. ベイズの定理の簡単な例題として、 ある渡り鳥の調査を考察する。 さて、本記事ではベイズの定理の使い方を、2つの例題で見てみます。 例題1 病気にかかっている確率 病気にかかっている確率を求める問題は、ベイズの定理を使う問題として非常に有名ですので、解法は覚えてしまうくらいが良いです。 |nof| pzu| fqa| wtd| qzf| ggz| rzr| bbf| bqs| hww| zsq| nru| evz| urp| imp| ufk| ydz| mbx| nid| zbs| uwj| opk| qgs| hun| bwq| cgl| oic| rpo| tmr| prc| xct| rbm| uun| tab| imp| plp| utg| mlh| umz| fnn| roh| awp| dor| hkx| rbl| ntf| dat| nxd| mfl| wzp|