本シリーズは、数学用語にせよ、カタカナ語にせよ、ルー大柴語にせよ、
聞いただけで、嫌になる難解な用語を平易な言葉に置換し、
日本の技術力ベースアップを目的としたシリーズ第１弾です。
まずは、統計学の前提である、ベイズの定理から行き詰まる人が多いみたいなので、ベイズの定理から株価分布予測が可能か考察してみます。
ベイズの定理
ベイズの定理は以下の定義であるが、意味不明である（笑）
P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}
そのため、以下の例に基づいて、説明する。
例：条件に依存しない株価予測モデル
- 条件に依存しない災害の起こる確率Ａを次のとおりとする。
P(A)
例えば、地震であれば、
下記のサイトで、1919/01/01からの地震全ての情報が確認可能であると思われる。
1919/01/01/~2024/04/21 23:59までの地震情報
- 条件に依存しない株価の変動の確率Ｂを次の通りとする。
P(B)
上記が、求めるべきものである！！！！
災害が起こった際 地震が起こった日付に対する世界の経済動向 == Aという条件が起こった際のBが起こる確率 は、以下から取得可能であると思われる（APIやCSV出力あり）
P(B|A)
P(A)
この三つの式を用いて、
条件非依存株価予測（経済変動）モデルは、
P(B) = {P(B|A)P(A)}
つまり、
条件非依存経済動向 = 地震が起こった日付に対する世界の経済動向 × 地震発生確率
で求められる！！