［カテゴリー：人はなぜ問うのか？］
＃ベイズ推論（あるいはベイズ推定）（Bayesian inference）について
（にわか勉強で、まだよくわかっていないところがあります。次のように言えると思います。）
ベイズ推論の定義：観察事象から、その現象の原因事象を、ベイズの定理を用いて確率的に推論することである。
説明：今仮に事象Ｘが成立しており、Xが生じた原因は事象Ａであると推定するとします。このとき、二つの事象XとAについて次のベイズの定理が成り立ちます。
ベイズの定理：P(A|X) = P(X|A)P(A) ／ P(X)
この定理は、次のように理解できます。
＜主観確率P(Ａ) に、係数P(X|A)P(A)／P(X) を掛けることにより、証拠 X を加味して、より客観性の高い確率 P(A|X) を求めることができます。＞
もう少し丁寧にいうと次のようになります。＜P(A)は、事象Xの原因として考えられる事象Aが成立する事前確率であって、主観確率です。それに対してP(X)は、客観的に事象Xが成立する確率です。そして、事象Xが起きた時に、その原因と考えられる事象Aが起きていたと考えられる確率（事後確率）を推論することができます。＞ これがベイズ推論（ベイズ推定）と呼ばれるものです。
このベイズ推論は、この事後確率を事前確率として前提し、それに新たな証拠を加味することによって、より客観性の高い事後確率を求める、といことを反復することができます。
フリストンやホーヴィは、このベイズ推論をもちいて、知覚や行為を説明します。まず、ベイズ推論で、知覚をどのように説明するのかを、次に見たいと思います。