ベイズ定理は、PCを使えば計算は容易い。しかし、その意味を掴んでいる人は少ないと思う。多くの人達にとってそれは、大変重要な意味をもつと考える。医学検査をはじめとしてである。

1. 「逆確率＝陽性反応中の真陽性の率＝確実度」を求める
検査対象となる総人口を１万人冬季におけるインフルエンザ発症率を３０パーセント。夏
季におけるインフルエンザ発症率１パーセント。以上の仮定を図示する。
ここで、インフルエンザ・検査キットを使用して検査をしたとき感染者の中で陽性反応が
でる感度は８５パーセント。また、非感染者の中で、陰性反応がでる特異度は９８パーセ
ントと仮定する。特異度が９８パーセントであるから、非感染のものが検査によって陽性
反応を出す確率は、１００パーセント―９８パーセント２パーセントである。
ここで、真陽性と偽陽性をあわせて、陽性反応がでたときのその中での真陽性者の割合を
求める。
左図において黄色が偽陽性、赤が真陽性である。
右図においてもどうようである。これらから確実度をもとめるには
左図において発症率が上がれば赤い部分が増えていくし、右図においては発症率が下がれ
ばさらに赤い部分が小さくなる。したがって、左は限りなく１に近づくし、右は０に近づ
くことがわかる。