条件付き確率・ベイズの計算
陽性・陰性の信号を受けた後の確率を更新し、基準率の影響、4結果の確率表、品質管理の期待件数を表示します。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
人口をAとAに分ける。条件付き正または負の信号確率でそれぞれに事前値を掛ける。 P(+),の2つの正の経路を追加し、Aと正の経路をその合計でP(A|+).で除く。負の信号に対して同じことをしなさい。
P(A|+)=P(+|A)P(A) / [P(+|A)P(A)+P(+|not A)P(not A)]
計算例
製造品目の1%に欠陥があると仮定すると、欠陥品のチェックフラグ90%と非欠陥品のフラグ5%がある。 10000 では、期待される値は 90 のトゥルーフラグと 495 の偽フラグです。フラッグシップアイテムの欠陥の確率は90%ではなく90/585≈15.3846%,である。
前提条件と入力上の注意
Aは観測対象の事象、+は観測対象の正の信号である。 0年から100%年までの確率と、1年から1e9年までの人口整数を入力する。母集団の規模は期待値のみを数え、分数的な期待値も有効である。不可能条件づけ信号には未定義の事後信号がある。評価はあなたによって提供される。この算術は、サンプリングの不確実性、因果効果、または繰り返し信号間の独立性を推定しない。
参考資料： ペンシルベニア州立大学ベイズ定理の授業
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
復元・非復元の2回の色抽選について、確率樹で経路ごとに乗算し、該当結果を加算します。
独立した試行の成功回数が指定回数と等しい確率、以下の確率、以上の確率を求め、二項分布と期待値を確認できます。
有限集合の和、積、差、対称差、補集合を求め、要素一覧、個数、強調したベン図の領域を比較します。
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