ベイズの定理で使われる確率の基本公式からできる式は、条件付き確率と同じと考えていいですか？具体的に言うと、普通に条件付き確率を、
Aの時Bである確率=AとBの同時確率／Aである確率
でやるのと、
Aの時Bである確率=Bの時Aである確率×Bである確率／Aである確率
でやるのとでは何か意味があるのですか？
上のやつはP(AかつB)／P(A)でいいのに対し、
下のやつはP(AかつB)／P(B)×P(B)／P(A)
で同じです。ベイズの定理=条件付き確率の延長線と考えていいですか？まだすごいって実感が持てません。
✨ ベストアンサー ✨
ベイズの定理の意義を知っている人はあまり多くないので、ほとんどの高校生や高校の先生も意義をよくわからないままだと思います。
ベイズの定理は、高校の確率の問題だけ扱うならば、条件つき確率の問題に毛が生えたようなものです。
が、実用上はきわめて重要な定理です。
いわゆる人工知能とよばれる技術の理論的な基礎づけを与えるのは、ほかでもないベイズの定理です。保険数理、金融工学、医学統計、自動翻訳などは典型的な例です。
グノシーなどのニュースアプリも、ほとんどは「おすすめ記事」を出すためのアルゴリズムをベイズに定理に基づいて計算してます。
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なるほど、確率としては同じで、使われる用途は幅広いというわけですね。
具体例までありがとうございました。