事前確率過去の経験と分析に基づいて得られる確率を指し、通常は統計的な確率です。ベイズ統計では、事前確率分布とは、変数 P に関する確率分布を指します。特定の情報または根拠を取得する前に、P の不確実性が確率的に予測されます。

事前確率と事後確率

• 事前確率: 特定のデータの下でのパラメータの推定確率、つまり P(A) を表します。
• 最尤度: 観測可能なデータの発生確率、つまり P(A|B)/P(B) を最大化するパラメーターを見つけます。
• 事後確率: 最尤下で発生する最大確率値、つまり P(A|B)。

P(A|B) は、B の発生がわかった後の A の条件付き確率です。B の値は既知であるため、A の事後確率と呼ばれます。

P(A) は A の事前確率であり、B の要素は考慮されません。

P(B | A) は、A の発生がわかった後の B の条件付き確率です。A の値がわかっているため、B の事後確率と呼ばれます。

P(B) は B の事前確率であり、A の要素は考慮されません。

同義語: 事後確率