事前確率

##事前確率とは何ですか？

ベイジアン統計では、事前確率は、新しいデータが収集される前のイベントの確率です。これは、実験が実行される前の現在の知識に基づく結果の確率の最も合理的な評価です。

事後確率と比較できます。

##事前確率を理解する

イベントの事前確率は、新しいデータまたは情報が利用可能になると修正され、潜在的な結果のより正確な測定値が生成されます。その修正された確率は事後確率になり、ベイズの定理を使用して計算されます。統計的には、事後確率は、イベントBが発生した場合にイベントAが発生する確率です。

＃＃＃ 例

たとえば、3エーカーの土地にはA、B、Cのラベルが付いています。1エーカーにはその表面の下に石油が埋蔵されていますが、他の2エーカーにはありません。エーカーCで石油が発見される以前の確率は、3分の1、つまり0.333です。しかし、エーカーBで掘削テストが実施され、その場所に石油が存在しないことが結果から示された場合、エーカーごとに2回に1回の確率で石油が発見される確率は、エーカーAとCで0.5になります。

ベイズの定理は、データマイニングや機械学習によく適用されます。

##ベイズの定理