ご存知のように、確率論は、正確な測定に基づく統計を扱って作り上げられた理論であるため、これより正確なものはありません。
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18世紀の長老派の牧師で数学者であるトーマス・ベイズの名前にちなんでつけられたベイズの定理は、利用可能な最良の証拠(観測、データ、情報)に基づいて、信念(仮説、主張、命題)の妥当性を計算する方法です。 わかり易く説明すると、「初期の信念と新しい証拠=新しい信念と改善された信念」となります。
新しい証拠が与えられれば、信念が真である確率は、その証拠にかかわらず信念が真実である確率と等しくなります。信念が本当であるかどうかにかかわらず、確信が真である証拠が真実である確率で割った確率となります。
確率をP、信念をB、証拠をEとすると、基本となる数式は、P(B | E) = P(B) × P(E | B) / P(E)となります。P(B)はBが真である確率であり、P(E)はEが真である確率です。P(B | E)は、Eが真であればBの確率を意味し、P(E | B)はBが真であればEの確率です。
詳細は以下をご覧ください。
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18世紀の長老派の牧師で数学者であるトーマス・ベイズの名前にちなんでつけられたベイズの定理は、利用可能な最良の証拠(観測、データ、情報)に基づいて、信念(仮説、主張、命題)の妥当性を計算する方法です。 わかり易く説明すると、「初期の信念と新しい証拠=新しい信念と改善された信念」となります。
新しい証拠が与えられれば、信念が真である確率は、その証拠にかかわらず信念が真実である確率と等しくなります。信念が本当であるかどうかにかかわらず、確信が真である証拠が真実である確率で割った確率となります。
確率をP、信念をB、証拠をEとすると、基本となる数式は、P(B | E) = P(B) × P(E | B) / P(E)となります。P(B)はBが真である確率であり、P(E)はEが真である確率です。P(B | E)は、Eが真であればBの確率を意味し、P(E | B)はBが真であればEの確率です。
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