什么是貝葉斯定理(Bayes' Theorem)？
Bayes~定理，又稱Bayes~規則或概率逆原理，是一個從概率論的公理中很快得到的數學定理，在實踐中，它是用來計算某些目標現象或假設H在新的經驗數據X和一些背景信息下的更新概率，或先驗概率。 Bayes'；定理用于在給定新的經...
Bayes~定理，又稱Bayes~規則或概率逆原理，是一個從概率論的公理中很快得到的數學定理，在實踐中，它是用來計算某些目標現象或假設H在新的經驗數據X和一些背景信息下的更新概率，或先驗概率。
Bayes'；定理用于在給定新的經驗數據X和一些背景信息的情況下更新某些目標現象或假設H的概率，某些假設的先驗概率通常用0%到100%之間的某個百分比表示，或者0到1之間的某個數。這種概率通常被稱為置信度，并根據觀察者的不同而變化，由于并非所有的觀察者都有相同的經驗，因此不能對任何給定的假設進行等效的概率估計，因此在科學背景下應用Bayes~定理被稱為貝葉斯推理，它是科學方法的一種定量形式化，它允許對理論概率進行最佳修正科學推理中的Bayes~定理說："給定新證據，某個假設為真的新概率（稱為后驗概率），等于假設H為真的概率（稱為條件概率）概率，或稱似然），乘以H為真的先驗概率，除以X的概率上述"上述關于檢驗結果如何影響某一給定患者患癌癥概率的共同重述"的共同重述，可以表現為以下情況：p（陽性|癌癥）*p（癌癥）p（癌癥）UUUUUUUUUUU\UUUUU\UUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUp（cancer）p（陽性| ~ cancer）*p（~cancer）豎條表示"給定"。概率在某個癌癥檢測結果呈陽性的情況下，患者患癌癥的概率等于給定癌癥（從過去的結果中得出）的陽性結果的概率乘以任何給定的人患癌癥的先前概率（相對較低）除以同一個數，加上假陽性的概率乘以先前不患癌癥的概率，這聽起來很復雜，但上面的方程可以用來確定任何假設的更新概率，只要給出任何可量化的實驗結果。
Bayes'；定理用于在給定新的經驗數據X和一些背景信息的情況下更新某些目標現象或假設H的概率，某些假設的先驗概率通常用0%到100%之間的某個百分比表示，或者0到1之間的某個數。這種概率通常被稱為置信度，并根據觀察者的不同而變化，由于并非所有的觀察者都有相同的經驗，因此不能對任何給定的假設進行等效的概率估計，因此在科學背景下應用Bayes~定理被稱為貝葉斯推理，它是科學方法的一種定量形式化，它允許對理論概率進行最佳修正科學推理中的Bayes~定理說："給定新證據，某個假設為真的新概率（稱為后驗概率），等于假設H為真的概率（稱為條件概率）概率，或稱似然），乘以H為真的先驗概率，除以X的概率上述"上述關于檢驗結果如何影響某一給定患者患癌癥概率的共同重述"的共同重述，可以表現為以下情況：p（陽性|癌癥）*p（癌癥）p（癌癥）UUUUUUUUUUU\UUUUU\UUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUp（cancer）p（陽性| ~ cancer）*p（~cancer）豎條表示"給定"。概率在某個癌癥檢測結果呈陽性的情況下，患者患癌癥的概率等于給定癌癥（從過去的結果中得出）的陽性結果的概率乘以任何給定的人患癌癥的先前概率（相對較低）除以同一個數，加上假陽性的概率乘以先前不患癌癥的概率，這聽起來很復雜，但上面的方程可以用來確定任何假設的更新概率，只要給出任何可量化的實驗結果。
- 發表于 2020-09-06 18:11
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