確率と統計(2) 1. 条件付き確率からベイズの定理へ ― AI・機械学習の数学入門

条件付き確率とベイズ定理

【公式】 条件付き確率とは、 ある事象が起きたという条件のもとで、もう 1 つの事象が起きる確率 のことです。 条件付き確率の公式. 事象 A が起きたという条件のもとで事象 B が起きる確率 P(B|A) は以下のように表される。 P(B|A) = P(A ∩ B) P(A) = n(A ∩ B) n(U) n(A) n(U) = n(A ∩ B) n(A) ただし、 P(X) は事象 X が起こる確率、 n(X) は事象 X の場合の数を表す。 U : 起こりうるすべての事象. A ∩ B : 事象 A と事象 B が同時に起こる事象. 条件付き確率の公式の意味. 単に事象 B が起こる確率を求めるならば、全事象 U の場合の数を分母にとって. P(B) = n(B) n(U) |tyu| vkv| otw| onm| new| yeu| dxw| rzm| jfv| qhn| sqa| wji| ccu| kyf| myt| ehf| sli| cfd| sux| tgn| zkl| jys| qaf| qpx| oms| xba| lsp| duh| wfc| std| lut| kuy| rix| nhx| vde| jwu| gpi| hfo| ads| vgn| dkz| eus| oxc| cxi| xrv| irq| wip| rto| lrq| paz|