ベイズの定理とは
確率論と統計学において、ベイズの定理（ベイズの法則またはベイズの規則）は、トマス・ベイズにちなんで命名されたもので、ある事象に関連する可能性のある条件の事前知識に基づいて、その事象の確率を記述するものである。例えば、健康上の問題を発症するリスクが年齢とともに増加することが知られている場合、ベイズの定理は、単にその個人が集団全体の典型的なものであると仮定するのではなく、既知の年齢の個人に対するリスクを、その年齢に相対的に条件付けることによって、より正確に評価することを可能にする。

ベイズの定理の多くの応用例のひとつに、統計的推論の特殊なアプローチであるベイズ推論がある。ベイズの定理を応用する場合、定理に含まれる確率は異なる確率的解釈をすることができる。ベイズ的確率解釈では、定理は、確率として表現される信念の程度が、関連する証拠の利用可能性を考慮して、どのように合理的に変化すべきかを表現する。ベイズ推論はベイズ統計学の基本であり、ある権威者は「確率論にとって、ピタゴラスの定理が幾何学にとってそうであるように」と考えている。
ベイズの定理は、事象に関する事前知識に関連する条件付き確率に基づいている。