一人も男の子である確率はいくらでしょうか?但し、男の子が生まれる確率と女の子が生まれる確率は半々とします。先ほどの例と違うのは、太字部分だけです。左側が上の子、右側が下の子としています。上の子の性別をX、下の子の性別をYという確率変数で表します。X、Yともに、男の場合は1、女の場合は0とします。ある日、上の子が男の子だと分かった時点で、aとbの2通りに絞られます。2/4という確率の出来事が起こったと言えます。男男になるのは4通り中1通りだけですので、X、Y共に1になる同時確率は1/4です。1⁄4従って、上の子が男の子【P(X=1)】だという条件のもとで、下の子も男の子【P(Y=1)】である条件付き確率は、となり、先の例とは違った確率になりました。まとめ条件付き確率の公式は一見、自明のように思えますが、意外と直観を裏切るような結果を導けることがお分かりになると思います。これだけでは単なる頭の体操に終わってしまいます。物流への適用事例も思いつきません。これから派生したベイズの定理は、物流のみならず、様々なビジネスに適用できます。...「ベイズの定理」の導出とその適用例をわかりやすく解説【初心者向け】ベイズの定理は色々なところで適用されています。...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?必要性を考えてみた。...ベルヌーイ分布/二項分布/カテゴリ分布/多項分布の関係をまとめてみた。【区間推定の使い方】タイヤの摩耗を具体例にわかりやすく解説します。TOP28【作業分析6】MMCモデル|最適なトラックドック数をSimpyでシミュレーション【作業分析5】トラックの待機台数の多さを人の表情でアニメーション(2)カンボジアの物流でお困りのことがあればお気軽にご相談下さい。学生時代にアジアの雑踏にハマる。誰もが羨むメーカーを退職し「旅するように働く」ことを目指し物流業界に転職。理工学と経営学のダブル修士。2023年1月からカンボジアのオートレスビーチ在住。