事前確率とは？
じぜんかくりつ
事前確率とは、新たなデータや観測を得る前の時点で、ある事象が起こると見込まれる確率のことです。
事前確率（prior probability）とは、ベイズ統計学において、観測データを取り込む前の段階で持っている、ある仮説やパラメータについての確率的な信念を表すものです。
ベイズ推定では「事前確率 × 尤度 ∝ 事後確率」という関係式（ベイズの定理）を通じて、観測データをもとに信念を更新していきます。事前確率はその出発点となる情報です。
事前確率の設定方法には大きく2つの考え方があります。
- 情報的事前分布：過去の研究データや専門家の知見をもとに設定する
- 無情報的（弱情報的）事前分布：特定の仮説を優遇しないよう、できるだけ中立的に設定する
たとえば医療検査の文脈では、ある疾患の有病率が事前確率にあたります。検査前の段階で「この集団では100人中5人が罹患している」という情報があれば、事前確率は0.05です。この情報に検査結果（陽性・陰性）を組み合わせることで、事後確率（実際に病気である確率）を計算します。
事前確率の選び方は分析結果に影響を与えることがあるため、その根拠を明示することが重要です。ベイズ統計の有力な点は、こうした不確実性を確率として明示的に扱える点にあります。
使い方・例文
新薬の治験前に「この疾患が集団の約3%に存在する」と見積もる場合、この3%が事前確率です。その後の臨床試験データと組み合わせてベイズ推定を行います。
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