ベイズの定理計算機
ベイズの定理を使って条件付き確率を計算します。P(A)、P(B|A)、P(B)が分かれば、P(A|B)を求められます。
ベイズの定理計算機の使い方
- 事前確率 P(A)、尤度 P(B|A)、証拠 P(B) を入力します。
- 「計算する」をクリックして事後確率 P(A|B) を求めます。
- すべての値は0から1の間でなければなりません。
クイックリファレンス
| 変換元 | 変換先 |
|---|---|
| P(A)=0.01, P(B|A)=0.9, P(B)=0.05 | P(A|B) = 0.18 |
| P(A)=0.5, P(B|A)=0.8, P(B)=0.5 | P(A|B) = 0.8 |
| P(A)=0.1, P(B|A)=0.95, P(B)=0.1 | P(A|B) = 0.95 |
| P(B|A)/P(B) が高いほど | より強い証拠 |
使用例
- •検査で陽性が出た後の疾患確率の計算。
- •スパム分類確率の更新。
- •不確かな情報を基にした合理的な意思決定。
計算式
P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B)。事後確率は事前の信念に新しい証拠を組み合わせたものです。
よくある質問
ベイズの定理とは何ですか？
新しい証拠に基づいて仮説の確率を更新する公式です。
事前確率と事後確率とは何ですか？
事前確率 P(A) は初期の信念です。事後確率 P(A|B) は証拠 B を観測した後の更新された信念です。
ベイズの定理はどこで使われますか？
医療診断、スパムフィルタリング、機械学習、不確実な状況での意思決定などで使われます。