病気に罹患している確率は？ ベイズの定理で求める方法を解説／『Pythonで動かして学ぶ！』シリーズ

本記事は『Pythonで動かして学ぶ！あたらしいベイズ統計の教科書』の「Chapter4 ベイズの定理とベイズ推定」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 ベイズの定理の導出 ベイズ統計学において、確率は観察された結果の割合の尺度としてではなく、主観的に事柄（信念）をどの程度信じるかの尺度として扱われます。ベイズ推定の文脈では、データを観測した後にその信念の度合いを更新する規則として、ベイズの定理という規則が使用されます。 ベイズの定理の概要を掴み、条件付き確率P(A|B)とP(B|A)の関係を理解しましょう。AとBの同時確率は以下の2つの式のように、条件付き確率と周辺確率の積で計算できます。 P(A|B)はBが与えられたときのAの条件付き確率を表しています。P(A|B)は必ずしもP(B|A)と同じではありません。AとBの同時確率については次の関係があり、同時確率は（式