条件付き確率とベイズの定理とは？
条件付き確率とベイズの定理とは、ある事象が起きたという条件の下での確率 P(A|B)＝P(A∩B)/P(B) と、結果から原因側の確率を求め直すベイズの定理。応用情報では、検査の的中率、迷惑メールフィルタ、故障診断の事後確率の計算で問われる。
じょうけんつきかくりつとべいずのていり
条件付き確率とベイズの定理の意味
ある事象が起きたという条件の下での確率 P(A|B)＝P(A∩B)/P(B) と、結果から原因側の確率を求め直すベイズの定理。応用情報では、検査の的中率、迷惑メールフィルタ、故障診断の事後確率の計算で問われる。
条件付き確率とベイズの定理の具体例
感染率0.1%、検出率99%、誤検出率1%のマルウェア検査で陽性が出ても、実際に感染している確率は約9%にとどまる。セキュリティのアラートの多くが誤検知になる理由を、この計算で定量的に説明できる。
条件付き確率とベイズの定理は試験でどう引っ掛けられる？
P(A|B)とP(B|A)は別物で、取り違えると「精度99%だから陽性なら99%感染」と誤る。事前確率（母数）が小さいほど事後確率は上がりにくいという、直感とのずれが出題の狙いになっている。
条件付き確率とベイズの定理と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。