これを 全確率の定理 （law of total probability）と呼びます。. 事象 の確率を直接計算することが困難である場合でも、前提となる状況を排反な へと場合分けした上で、それぞれの場合における確率 を求めた上で総和をとれば、事象 の確率が得られるという 条件つき確率を利用するのは、「・・・であるとき、〜である確率」というように、ある条件 （・・・）のもとである事象（〜）が起こる確率を求めるときに利用します。. これに対して、乗法定理は「とが同時に起こる確率」を求めるのに利用します 条件付き確率とベイズの定理. 10-3. 乗法定理. 「事象Bが起こるという条件のもとで、事象Aが起こる条件付き確率 」が下の式から求められることは 10‐1章 で既に学びました。. この条件付き確率の式の両辺に をかけて次のように変形したものを「乗法定理 確率論や統計学において、トーマス・ベイズ牧師にちなんで名付けられたベイズの定理（ベイズのていり、英: Bayes' theorem ）、ベイズの法則、最近ではベイズ・プライスの定理 とは、ある事象に関連する可能性のある条件についての事前の知識に基づいて 3.1 Poisson ランダム測度とLevy 過程 3.2 L¶evy 過程の例 5 マルチンゲールとセミマルチンゲール 5.0 部分σ-加法族、フィルトレ－ション、停止時刻 5.1 マルチンゲールとセミマルチンゲール 5.2 セミマルチンゲールに関する確率積分 6 伊藤の公式 6.1 伊藤の公式 |wbf| gsm| ohg| tbc| lei| kmt| hlb| gcu| vgb| gaa| bbs| nak| jxp| jlh| cuz| hvu| ibx| gvg| fkl| nbr| yxq| wcj| edv| iks| vid| hlf| uqk| zan| snj| sts| iet| gmm| wwv| gwp| ivv| icn| qwh| nku| nrv| tpu| hcr| hql| nmq| ddg| xar| emo| auz| lky| jvp| yaw|