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Showing Revision 2 created 08/21/2014 by Udacity.

  1. ここで私たちが考えたいのは
  2. ガンという事前確率
    ガンだが結果が陽性だという感度
  3. ガンではないが結果が陰性という特異度です
  4. 検査で陽性の結果が出た場合
  5. ガンであるという事前確率と
    ガンであるという陽性結果の確率と掛けます
  6. さらにガンではないという
    陰性結果の確率を掛けます
  7. これがあなたがガンである確率を示す分枝で
  8. これがあなたがガンでない確率を示す分枝です
  9. それからこのような数字も出てきます
  10. ガンであるという仮定と検査結果を
    組み合わせたものです
  11. ガンである仮定と
    ガンでない仮定が知りたいですか?
  12. 次にこの2つを合計します
    大抵は合計しても1になりません
  13. 確率の合計となる値が出ます
  14. 結果はこの場合は陽性です
  15. 次にこの値を割るか正規化してみます
  16. この合計値とこの右側の値で割ります
  17. 割る値はどちらも同じです
    これがガンである確率でこれがガンでない確率です
  18. しかしこの値はガンであるかはもう関係ないのです
  19. 得られるのは待ち望んだ事後確率で
  20. ここに書かれているように
    すべてが正しければ合計は1になるはずです
  21. これがベイズの定理です