ベイズの定理 - Wikipedia

トーマス・ベイズ（c. 1701–1761） 確率論や統計学において、トーマス・ベイズ牧師にちなんで名付けられたベイズの定理（ベイズのていり、英: Bayes' theorem）、ベイズの法則、最近ではベイズ・プライスの定理[1]とは、ある事象に関連する可能性のある条件についての事前の知識に基づいて、その事象の確率を記述するものである[2]。例えば、健康問題の発生リスクが年齢とともに増加することが知られている場合、ベイズの定理により、ある年齢の個人のリスクを、単にその個人が集団全体の典型的な例であると仮定するよりも、（年齢を条件として）より正確に評価することができる。 ベイズの定理を応用したものに、推計統計学の手法の一つであるベイズ推定がある。その際、定理に関わる確率は、異なる確率解釈をすることができる。ベイズ確率の解釈では、定理は確率として表現された信念の度合いが、関連する証拠の入手可能

[navix]

薬物検査の応用例。“個人の検査が陽性であるときでさえ、非使用者である可能性が使用者である可能性よりも高い”

[yotayotaahiru]

ベイズの定理→

[yaoki_dokidoki]

ベイズ、ラプラスなつかしい

[prototechno]

PRML

[hihi01]

ベイジアン

[Untouchable]

「定理」に「批判」の項があるのって珍しいなｗ

[Hash]

トレードアルゴリズムに応用

[mind]

――パターン認識にも使える? //――情報開示と危機管理とか。