Định lý Bayes phát biểu điều gì?
Định lý Bayes phát biểu điều gì?

Video: Định lý Bayes phát biểu điều gì?

Video: Định lý Bayes phát biểu điều gì?
Video: XSTK 1.5.1 Công thức Xác suất Đầy đủ & Công thức Bayes: Lý thuyết và ví dụ dẫn dắt 2024, Có thể
Anonim

Định lý Bayes ( cũng được gọi là quy tắc Bayes hoặc Bayes 'luật) là Một kết quả trong lý thuyết xác suất điều đó liên quan đến các xác suất có điều kiện. Nếu A và B biểu thị hai sự kiện, P (A | B) biểu thị xác suất có điều kiện của A xảy ra, với điều kiện B xảy ra.

Ở đây, định lý Bayes cho chúng ta biết điều gì?

Bayes ' định lý , được đặt theo tên nhà toán học người Anh thế kỷ 18 Thomas Bayes , là một công thức toán học để xác định xác suất có điều kiện. Các định lý cung cấp một cách để sửa đổi các dự đoán hoặc lý thuyết hiện có (cập nhật xác suất) được đưa ra bằng chứng mới hoặc bổ sung.

Người ta cũng có thể hỏi, bạn sử dụng Định lý Bayes như thế nào? Công thức là:

  1. P (A | B) = P (A) P (B | A) P (B)
  2. P (Man | Pink) = P (Man) P (Pink | Man) P (Pink)
  3. P (Man | Pink) = 0,4 × 0,1250,25 = 0,2.
  4. Cả hai cách đều nhận được cùng một kết quả là ss + t + u + v.
  5. P (A | B) = P (A) P (B | A) P (B)
  6. P (Dị ứng | Có) = P (Dị ứng) P (Có | Dị ứng) P (Có)
  7. P (Dị ứng | Có) = 1% × 80% 10,7% = 7,48%

Sau đó, người ta cũng có thể hỏi, định lý Bayes trong xác suất là gì?

Trong xác suất lý thuyết và thống kê, Định lý Bayes (cách khác Bayes's luật hoặc Quy tắc của Bayes ) mô tả xác suất của một sự kiện, dựa trên kiến thức trước đây về các điều kiện có thể liên quan đến sự kiện. Trong cái mà anh ấy gọi là scholium, Bayes đã mở rộng thuật toán của mình cho bất kỳ nguyên nhân nào không xác định trước đó.

Định lý Bayes là gì và thảo luận về biểu thức của nó?

Bayes ' định lý là một công thức mô tả cách cập nhật NS xác suất của các giả thuyết khi đưa ra bằng chứng. Nó đơn giản theo sau từ NS tiên đề về xác suất có điều kiện, nhưng có thể được sử dụng để lập luận một cách mạnh mẽ về một loạt các vấn đề liên quan đến cập nhật niềm tin.

Đề xuất: