ベイズ統計の勉強しようね ベイジアンネットワークを構築してみた

Neticaを使ってベイズ統計の視覚化をする

実装環境
Netica Windows limited version

Examples　Animal.dne

さてWarmbloodはデフォルトでYes80% No20%
これをNoに決めてしまうとAnimalの割合はどうなるか。

P(Animal|!WarmBlooded) = Turtle 100%になる。元々は20％の値しかなかったのに。

では　Yesになると
P(Animal|!WarmBlooded) = Monkey,Penguin,Platypus,Robin 各25％になる。

相互作用の持つ確率同士が片方が決まることによって、もう片方の確率に影響が出てしまう。
これがベイジアンネットワークの本質である。

そしてその利点とは一つの精度や確率を更新・改善できるという点である。

現実的な例を挙げると、コロナウイルス罹患率と検査精度が挙げられる。
もうすでに陽性が出てる患者に対して再検査をするとその検査精度が上がるという話。
また発熱や重症化している人に対して検査をすれば、テストの精度は上がるという話。