これをベイズの定理の公式に代入すると、となり、PCRで陽性と判断された時に、本当にコロナである条件付き確率は26%ということになります。PCRで陽性と判断されても、本当は陰性である確率が75%もあるということです。ベイズの定理を使うことによって、直観を裏切る結果が出るいい例です。言って、あまり楽観視するのも禁物です。この例では罹患率を0.5%と仮定していました。この前提が変わると、結果も大きく変わって異なってきます。罹患率を3%と仮定すると、PCRで陽性と判定されれば、70%の確率でコロナです。まとめベイズの定理の使い方を、図を使いながら2つの例で説明しました。一般化すると、次のようになります。過去のデータから仮説Y1である確率はP(Y1)、仮説Y2である確率はP(Y2)でした。仮説Y1は遅れる確率、仮説Y2は遅れない確率です。そこに、新たなデータXを入手しました。これは日々のビジネスでよくあることです。90%の確率でスケジュール通り納品されると思っていたところ、台風が来ると分かり、確率が低下する場合などです。その場合、P(Y1)とP(Y2)だった事前確率が、データXの世界に移動することによって、P’(Y1)とP’(Y2)の事後確率に変わります。これを式で表したものが、ベイズの定理が意味するところです。確率と尤度の違いは何?具体例を挙げてわかりやすく解説します。物流業界で「確率」「統計」は不要なのか?必要性を検証してみた。人は時として直観により誤った判断をしてしまいます。...◆キーワードで探すイチローの安打数がポアソン分布にならず正規分布になる理由を考察してみた【マルコフ連鎖】標準体重の人が太りすぎになるまで平均何年かかる?待ち行列理論を応用して10分カットが儲かる仕組みを解明してみた。計算グラフモンテカルロ積分クラスタリングカーネルトリックPythonSimPy(離散事象シミュレーション)inventorize(在庫シミュレーション)SARIMAX(時系列解析)investpy(財務データ取得)PyPDF2(PDF操作)仕事や勉強の合間の息抜きに管理人ロジギークロジスティクス業界で6か国に勤務。