確率思考

確率とは、
事象を未来起きうる確率へ変換して行動を起こすことです。
未来は予測不能の中、
主観確率を立てて選択をする癖をつけたいと思います。
確率モデルは、
根本的な出来事の素事象、
素事象の集合の事象、
確率によって構成されます。
確率の加算は、
P(AorB)=P(A)+P(B)
確率の直積試行は、
P(a&b)=P(a)×P(b)
情報が得られた下での確率の表し方は、
P(E|F)です。
P(E|F)は、
Fという条件が与えられた時の条件付き確率と呼ばれます。
人生成功の確率を高めたいため、
どのような条件Fがあれば人生成功Eの確率が高まるか？と考えます。
ベイズ公式は、
P(E|F)=P(E)P(F|E)/P(総和)
です。
情報という結果Fが与えられた時の原因Eを推察するから逆確率と呼びます。
通常の原因Eから結果Fの確率を求めるプロセスの逆確率がベイズ推定です。
情報ありき、の結果、から、原因を洞察する面白さが
ベイズ統計学にはあります。