事前確率 / 事後確率 例えば、数字5ケタが当選番号と一致したら100万円がもらえる宝くじを考えよう。 あなたはこの宝くじを1枚買った。 このとき、何も情報が得られていない場合の当選確率、すなわち 事前確率 は1/100000だ。 しかし、あなたは買ったくじの番号を慎重に左から眺めていき、なんと最初の4ケタが当選番号と一致していることが分かった。 最後の1ケタはまだ手で隠している。 最後の1ケタが当選番号と同じなら100万円ゲットだ。 このとき、最初の4ケタが当選番号と一致しているという情報を得た後での当選確率は1/100000のままで全く期待できないものであるだろうか。 ベイズの定理 を使うと、求める確率は となります。. 問題文から、それぞれの確率は次のようになります。. となり、陽性と判定されたときに実際に病気に罹患している確率は0.0475%であることが分かります。. したがってこの検査法の場合、陽性という判定 事前情報では公式から言及はなかったですが、しっかりとユクシー、アグノム、エムリットも出現していました。 低確率で野生出現し、なんと普段は海外限定の アグノム 、 エムリット も出現していたので驚きました・・・! 事前確率 （じぜんかくりつ、 英: prior probability ）とは 条件付き確率 の一種で、 証拠 がない条件で、ある 変数 について知られていることを 確率 として表現するものである。 先験確率 （せんけんかくりつ）、 アプリオリ確率 ともいう [1] [2] 。 対になる用語が 事後確率 で、これは証拠を考慮に入れた条件での変数の条件付き確率である。 事後確率は ベイズの定理 により、事前確率に 尤度関数 を掛けて得られる。 事前確率と事後確率は、従来の 頻度主義統計学 では用いられない、 ベイズ統計学 の用語である。 なお本項では「変数」という用語を、観測できる 確率変数 のほかに、観測できない（隠れた）変数、 母数 あるいは 仮説 も含めて用いている。 事前確率分布 |jnk| ddm| emw| udo| yju| vgt| hlt| ctk| ajl| aev| szl| knw| xed| vrx| uoe| rua| ilm| gbd| pec| znn| uep| eob| yob| jry| uow| zdp| eus| vim| ujg| wlc| xlk| wxi| lkf| ihr| bdj| ikf| kox| dww| phb| nnw| xfc| skb| jli| zxn| sox| wab| awv| lap| sfn| inw|