使い方
確率は事象の起こりやすさを 0（不可能）〜 1（確実）の数値で表します。単一事象 A の余事象 P(A の余事象) = 1 − P(A)。2 事象では関係性で規則が変わります：独立（互いに影響なし）なら P(A かつ B) = P(A) × P(B)；排反（同時には起こらない）なら P(A かつ B) = 0 で P(A または B) = P(A) + P(B)。一般式：P(A または B) = P(A) + P(B) − P(A かつ B)。
確率はあらゆる場面に：サイコロ・カードゲーム、天気予報（「降水確率 70%」）、保険料、機械学習の出力、A/B テスト、リスク管理。実世界の確率エラーの大半は事象間の関係性の誤解から生じます。「ギャンブラーの誤謬」 — 過去のコイン投げが未来に影響すると信じる — は独立性を依存性と誤認。医療検査の「基礎比率の誤謬」は独立性を仮定する誤り。事象が本当に独立かを慎重に判断してください。
オッズは同じ情報を別形式で表現：オッズ = P / (1 − P)。確率 50% はオッズ 1:1、80% は 4:1、25% は 1:3。ブックメーカーや統計家がオッズを使うのは、尤度比が一部の演算（特にベイズの定理）で数学的に扱いやすいから。本ツールは両形式を表示します。
計算式
P(A) と P(B) は 0 から 1 の確率。独立とは P(A | B) = P(A)、つまり B が起きたと知っても A の確率は変わらないこと。排反とは A と B が同時には起こらないこと（例：1 つのサイコロで同時に 1 と 6）。
計算例
- コイン 2 投で両方表。独立で P = 0.5 ずつ。
- P(両方表) = 0.5 × 0.5 = 0.25（25%）。P(少なくとも 1 枚表) = 0.5 + 0.5 − 0.25 = 0.75。
よくある質問
事象が独立かどうかをどう判断しますか？
独立とは、一方の事象が起きたと知っても他方の情報が得られないこと。コイン投げは独立 — コインに記憶はない。復元なしのカード抽出は独立ではない — 1 枚引かれると山札が変わる。実世界の事象は部分的に相関することが多く、これが素朴な独立性仮定が失敗する理由（例：住宅ローン・ポートフォリオで債務不履行が独立と仮定 — 2008 年が示した通り、独立ではない）。
ギャンブラーの誤謬とは？
独立事象において、過去の結果が将来の確率に影響すると信じること。「黒が 10 連続で出た、次は赤の番だ！」 — 誤り。ルーレットに記憶はなく、各回転は独立で赤の確率は常に 18/37。この誤謬はルーレット、サイコロ、コイン、宝くじに当てはまります。逆方向の「ホットストリーク」思考（「赤が 5 回続いた、また赤！」）も同じく誤り。独立事象は自己補正しないため両者とも成立しません。