ベイズ確率

ベイズ確率（ベイズかくりつ、英: Bayesian probability）とは、確率の概念を解釈したもので、ある現象の頻度や傾向の代わりに、確率を知識の状態を表す合理的な期待値、あるいは個人的な信念の定量化と解釈したものである。 ベイズ確率の解釈は、命題論理を拡張したものであり、真偽が不明な命題を用いた推論を可能にするものと考えられる。ベイズの考え方では仮説に確率を付与するが、頻度論的な推論では確率を付与せずに仮説を検証するのが一般的である。 ベイズ確率は証拠能力のある確率のカテゴリーに属する。仮説の確率を評価するために、ベイズ確率論者は事前確率を指定する。仮説の確率を評価するために、ベイズの確率論者は事前確率を指定し、新しい関連データ（証拠）に照らし合わせて事後確率に更新する。ベイジアン解釈では、この計算を行うための標準的な手順と式が用意されている。 ベイジアンという言葉は、18世紀の数学者・神学者であるトーマス・ベイズに由来する。ベイズは、現在ベイズ推定として知られているものを用いて、統計的データ分析の自明でない問題を初めて数学的に扱った人物である。また、数学者のピエール＝シモン・ラプラスは、現在ではベイズ確率と呼ばれているものを開拓し、普及させた。