ベイズの定理
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用語解説
ベイズの定理は、結果Bを観測した後に、原因Aである確率を P(A｜B)＝P(B｜A)×P(A)÷P(B) で求める定理です。
■ 試験で押さえるポイント
P(A)を事前確率、P(A｜B)を事後確率といいます。
分母P(B)は、Bが起こるすべての経路（Aの場合とA以外の場合）の確率の合計です。
検査の精度が高くても、もともとの割合が低いと、陽性者のうち本当に該当する割合は低くなります。
■ 選択肢での判断ポイント
結果から原因を逆算する問題で使います。分母には偽陽性の経路も含めます。
例: 有病率1%、感度90%、偽陽性率5%なら、陽性時に病気である確率は0.009÷（0.009＋0.0495）で約15%です。