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「機械学習クラスタのベイズって何?」という人へ──まずは『ベイズの定理』を学んでみよう

「ベイズ」や「ベイジアン」を聞き流し続けているあなたへ

この記事では分かりやすく、ベイズ統計の基本中の基本である「ベイズの定理」の使い方について説明していきます。

実例で分かるベイズの定理 – 感染検査薬の実用性を測る

あなたは某大手製薬会社で、ある伝染病の検査薬開発に関わる研究開発社員だとしましょう。

検査薬は信頼性が命ですが、この種の製品には「2つの誤り」が定義されます。

感染している人に対し「陰性」の判定をしてしまう(擬陰性)
感染していない人に対し「陽性」の判定をしてしまう(擬陽性)

どちらも重大な誤りですが、流行をおさえるには「擬陰性」の確率をなるべく小さくすることが最も重要です。

ですので、「擬陰性」が呈される確率をテーマに、一つの問を設定してみましょう。

問:「20000人を対象にしたテストで、擬陰性の確率が0.05%を切ったら商品化」という基準を設けた。テストの結果から、どのように擬陰性が起こる確率が計算できるか?

まずここでは、2*2=4通りの「因果」の組があることに注意して下さいね。

原因
説明
結果
感染していた
なので
陽性が出た
感染していた
にも関わらず
陰性が出た
感染していなかった
にも関わらず
陽性が出た
感染していなかった
なので
陰性が出た

ここで「説明」というカラムは分かりやさのために加えており、

確率的には「原因」と「結果」の組を取り扱うに過ぎません。

そして、実験により手に入るリストは以下のようなものです。

陽性が出た人(12000人)の経過報告

事実
人数
割合
感染していた
11990人
99.916…%
感染していなかった
10人
0.083…%

陰性が出た人(8000人)の経過報告

事実
人数
割合
感染していた
5人
0.0625%
感染していなかった
7996人
99.9375%

さて、この検査薬は基準をクリアしているのでしょうか…?

因果の逆転 – 「結果から原因」のデータしかない!

悩ましいのは、データを見て「結果」の前に「原因」がある確率は分かりますが、

「原因」から「結果」が起こる確率が直接読み取れないことです。

必要なのは擬陰性の確率、つまり「感染していたにも関わらず陰性が出る」確率です。

この確率を求める方法は複数ありますが、一般のケースに拡張が容易なのはこれから説明する「ベイズの定理」です。

ベイズの定理、登場

ベイズの定理の基礎になるのは「条件付き確率」という概念です。ここからは数式と文章を組み合わせて説明をしていきます。

まずは下記の数式を眺めてみましょう。

P(A cap B) = P(A mid B)P(B)  …(1) P(A cap B) = P(B mid A)P(A)  …(2)

これらの式はいくつかの要素からなっています。

A,B : 確率的に生じる出来事。事象と呼ばれる。「ある被験者が感染している」「ある被験者の検査で陽性が出る」など。
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