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

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

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！！