2024年5月19日ベイズの定理は色々なところで適用されています。知られるところでは、スパムメールの判定への適用が知られていますが、その他にも様々な分野の機械学習に使われています。色々な側面を持つため理解が難しく、物流業界への適用は進んでいません。ビッグデータを使いあぐねている物流業界が、ベイズ統計のある側面に注目すれば、その活用は飛躍的に進んでいくと思っています。今回はまず、基本となるベイズの定理を紹介します。まとめ◆仕事や勉強の息抜きに。ベイズの定理の導出ベイズ統計の基礎となる「ベイズの定理」は、驚くほど簡単に導くことができます。サイコロを振って奇数の目が出る事象(出来事)をX、偶数の目が出る事象をYとします。すると、奇数であり偶数でもあるという目は存在しませんので、XとYは重なりません。次に、サイコロの目が奇数である事象をX、サイコロの目が4以上である事象をYとします。すると、5は奇数でもあり4以上でもあるので、交わる部分がありますね。この図において、XとYが交わる部分をX∩Yと書きます。「条件付き確率」の使い方を具体例を使ってわかりやすく解説【初心者向け】で条件付き確率の公式を次のように解説しました。これは言葉で言うと、X∩Yが起こる確率は、Xが起こる確率に、Xが起こった前提でYが起こる確率を掛けたものであるという当たり前のことです。下の図において、X∩Yの確率を左側から説明しています。いうことは、右側からもX∩Yの確率を説明できます。