条件付き確率とは？
じょうけんつきかくりつ
条件付き確率とは、ある事象Bが起きたという条件のもとで、別の事象Aが起きる確率のことです。
条件付き確率とは、事象Bが発生したという情報が与えられたとき、事象Aが発生する確率のことで、P(A|B)と表します。定義式は P(A|B) = P(A∩B) / P(B)（P(B)>0のとき）です。
日常的なイメージでいえば、「あらかじめ分かっている条件で確率空間を絞り込む」操作です。全体の結果の中からBが起きた場合だけに着目し、そのなかでAも起きている割合を求めます。
条件付き確率が重要な理由として次の点が挙げられます。
- ベイズの定理の根本をなす概念である
- 医療診断（陽性反応が出た場合に本当に病気である確率）に応用される
- 機械学習・自然言語処理でのモデル確率計算に使われる
- 日常的な意思決定での直感との「ずれ」を明らかにする（条件付き確率の罠）
有名な例として「モンティ・ホール問題」があります。扉を選んだ後に司会者が別の扉を開けるという「条件」を加えると、確率の計算が変わるという問題で、条件付き確率の直感的な難しさをよく示しています。
独立な事象（AとBに関係がない）では P(A|B)=P(A) が成り立ち、Bを知ってもAの確率は変わりません。
使い方・例文
「2つのサイコロを振って、少なくとも1つが4以上だったとき、合計が9以上になる確率」は条件付き確率の典型例です。まず条件を満たす場合を特定し、そのなかで注目の事象が起きる割合を求めます。
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