ベイズの定理 | 遊ぶエンジニア条件付き確率とは一言でいうならば「得られた情報である事象を全体だ、と考え、可能性のなくなった曽事象を消滅させ、あらためて比率をとったもの」（「独習」ベイズ統計学入門より） ということだ。（この本、すごい！） つまり事象Bという情報を得た上での事象Aの条件付き確率は p(B|A) = p(A & B) ÷ p(B) (Aの事象は消えて、Bの世界だけで確率を再計算する） つぎに式を変形すると、 p(A & B) = p(B) x p(A|B) 例えば事象Aがトランプの絵札だとし、事象Bがハートだったとする。 p(A & B) とはハートかつ絵札は3枚であることより、3/52 p(B) は13枚であることより 13/52 p(A|B)は 先の定義より、13枚であるウチの3枚なので 3/13 3/52 = 13/52 x 3/13 事象Bと情報Aを「かつ（AND)」で結んだものは、 Bの事前確率と
