G検定 用語解説
ベイズの定理とは
事前の確率と新たな観測（尤度）から、事後の確率を計算し直す（更新する）ための定理。
まず押さえる結論
ベイズの定理は、G検定の「大項目8 AIに必要な数理・統計知識」で確認しておきたい用語です。 定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
- 相関と因果の取り違え（相関があっても因果とは限らない。第3の要因＝交絡に注意）。
- ベイズの定理（事前確率を観測で更新する）の理解。
- 正規分布の性質（左右対称・釣鐘型・平均と標準偏差の2パラメータ）と他の概念の混同。
関連する確認問題
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
ある原因が起きている確からしさについて、最初に見積もった確率を、新たに得られた観測結果（データ）を反映して観測後の確率へと更新するために用いられるものはどれか。
正解はベイズの定理。観測前の確率（事前確率）に新たなデータの起こりやすさを反映させ、観測後の確率（事後確率）を求めて確からしさを更新する基礎となる。統計的仮説検定は立てた仮説とデータの食い違いを確率的に調べる手続き、正規分布は平均を中心に左右対称に広がる分布、標準偏差はデータのばらつきの大きさを表す量であり、いずれも確率を更新するための関係ではない。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
赤い玉と白い玉が入った袋から玉を1つ取り出し、それが赤い玉だと確認できた。このように、ある事柄がすでに起きたとわかっている状況に限定したうえで、さらに別の事柄が起こる見込みを数値で表したものはどれか。
正解は条件付き確率。ある事象がすでに起こったとわかっている状況のもとで、別の事象が起こる確率を表す。ベイズの定理はこの確率を利用して原因の確からしさを更新する関係、期待値は各結果を起こりやすさで重み付けした平均的な値、統計的仮説検定は仮説とデータの食い違いを確率的に調べる手続きであり、いずれも「ある事象が起きたとわかっている前提での別の事象の確率」そのものを指す語ではない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- ベイズの定理を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、ベイズの定理に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる