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。Excel統計学で見えなかったものが見えてくる。Excelというツールが与えられたとき、統計学は「最強」を超えた学問になった。興味深いデータで楽しく学んでみませんか?統計学が身近なツールであることを実感していただけます。確率の基礎から出発し、ベイズ統計学の基礎およびMCMCの原理を学びます。概念の理解とPythonでのプログラミングへの実装を合わせる事で、動かしながら原理を理解できますはじめてのベイズ統計【PyMC3+Colab】-確率・統計の基礎からベイズ推定のPython実装まで-機械学習と親和性の高い、ベイズ統計の初心者向けコースです。確率・統計の基礎から初めて、ベイズ推定によるA/Bテスト、線形回帰などを学びます。Colaboratory環境でライブラリPyMC3を使い、ベイズ推定を実装します。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。...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。誰もが一度は疑問に思う。【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。