-
確率の基礎
- 確率の定義と性質について説明します。確率は、事象が起こる可能性を数値化する指標です。
-
条件付き確率
- 条件付き確率の概念と計算方法を説明します。条件付き確率は、ある事象が別の事象が起こった条件の下で起こる確率です。
-
独立性
- 独立な事象と従属な事象の違いを説明します。また、独立な事象の確率計算方法を示します。
-
ベイズの定理
- ベイズの定理の概念と応用方法を紹介します。ベイズの定理は、事前確率とデータの情報を用いて事後確率を更新する手法です。
-
原因分析の手法
- 原因分析において利用される手法として、因果関係の分析、フィッシュボーンダイアグラム、5W1H分析などを紹介します。
-
コード例: ランダムなイベントのシミュレーション
- ランダムなイベントをシミュレーションするためのコード例を示します。例えば、コインの裏表やサイコロの出目のシミュレーションなどがあります。
-
コード例: ベイズ推定の実装
- ベイズ推定を実装するためのコード例を示します。例えば、コインのバイアス推定や疾病の診断などがあります。
このように、基本的な確率論の概念と原因分析の手法を紹介し、各概念や手法に関連するコード例を提供しました。これらの情報を元に、約1000語のブログ投稿を作成することができます。