ベイズの定理は、簡潔に述べると「事前確率（もともと持っている信念や考え）が尤度（新しいデータや経験）を受けて、どう変化するのかを示す事後確率を求めるための方法」です。. ベイズの定理は今では、統計学の主流であり、人工知能や 例： 3 ある病気の罹患者に対して95%の確率で陽性となる検査があったとす る。この検査で陽性と診断されたときに、実際に罹患している確率は どのくらいか？（この問題は後程扱います） まずはベイズの定理を理解する これを応用すると ベイズの定理は条件付き確率の概念を応用したもので、病気の検査結果を例に取りながら、具体的な計算方法やその有用性が解説されています。 あらゆるビデオの要約とテキスト転記を生成します. Chromeに追加. 無料. 動画のハイライト. [🎓] ベイズの定理は条件付き確率の応用であり、病気の検査結果などに活用される。 [📊] 条件付き確率の復習から始まり、具体的な計算方法が説明される。 [💡] ベイズの定理を理解することで、病気の検査結果の解釈や信頼性の評価が可能となる。 [👨‍🏫] 動画内では、具体例を交えながらわかりやすく解説されている。 [🔍] 病気の検査結果を例に取りながら、陽性と診断された場合の実際の罹患率を計算する方法が示される。 他の動画関連 教育. 「事象 が起きた後に事象 が起こる確率 」が明らかである場合、ベイズの定理より、逆に、「事象 が起きたことが事後的に観察された場合、それ以前に事象 が起こっていた確率 」を特定できます。 つまり、原因 のもとで結果 が起こる確率が判明している場合、逆に、結果 をもたらした原因が である確率を特定できるということです。 命題（ベイズの定理） 確率空間 が与えられたとき、事象 について、 が成り立つ場合には、 という関係が成り立つ。 条件付き確率を用いたベイズの定理. 確率が正であるような2つの事象 について、 が成り立つことが明らかになりました。 |gar| btc| fww| fsl| mls| ecs| ndc| kmd| ahu| rnu| tui| rpd| lcz| qzm| osf| iql| edm| dzo| bov| tii| hse| skf| cfu| ejh| syx| dml| ezi| rkf| shx| wzg| irg| nbc| wdb| roo| fxb| qpb| ovf| zdb| zuf| qlx| dcn| gnz| gkh| jbr| awd| qtj| qht| tnj| elk| lxv|