Néven ismert Bayes-tétel, Thomas Bayer angol származású matematikus és pap emlékezeteiből összeállított elöljáróra. Aki két évvel 1761-ben bekövetkezett halála után kifejezi a valószínűséget (a bizonyosság mértéke a esemény) egy véletlenszerű eseménytől függ, amely előzetesen adott némi információt a esemény.
Más szavakkal, az említett tétel kiszámítja az "A" valószínűséget, amelyet a "B" információ feltételez. Az okok valószínűségének meghatározása a megfigyelt hatásokból.
Hirdetések
Ebben a cikkben a következőket találja:
Bayes tétel matematikai kifejezése
Bizonyítási valószínűségnek számít, amely kiértékeli egy hipotézis valószínűségét, megadva néhány a priori lehetőséget, majd az új adatok tükrében frissíti.
Bayes egy sor standard képletet és eljárást adott a számítás elvégzéséhez.
Hirdetések
Ebben a matematikai műveletben 3 valószínűségi osztály avatkozik be, amelyek a következők:
- P (Aén) vagy az „A” esemény eleve valószínűsége.
- P (Aén/ B) vagy az „A” esemény utólagos valószínűsége (amikor információt kapunk arról, hogy egy B esemény bekövetkezett).
- P (B / Aén) vagy a „B” esemény valószínűsége az A minden eseménynél bekövetkező feltételezésén.
Matematikailag Bayes tétel egyenlő a megadott "B" valószínűség szorzatának hányadosa (Aén), P (B / Aén) (ahol B az ismert esemény és „Aén„A feltételezett eseményeket) P valószínűséggel (Aén) az egyes események ismert eseményét tartalmazó valószínűség összege között.
Hirdetések
Röviden: a számláló a feltételes valószínűség, a nevező pedig a teljes valószínűség.
Hirdetések
A Bayes-probléma gyengeségei
Az államférfiak megkérdőjelezték a tételt az alkalmazás korlátai alapján, mivel csak akkor érvényes, ha a különálló és a kimerítő események teljesülnek.
Hasonlóképpen, a hagyományos statisztikák szakemberei megerősítik, hogy csak a statisztikák alapján megismételhető és empirikusan tesztelhető kísérletek, mert a bayesi statisztikai valószínűségek elismerik a feltételeket relatív.
Hirdetések
Bayes-tétel alkalmazásai
Bayes-tétel segítségével kiszámítható egy olyan esemény lehetőségei, amelyet egy másik korábbi esemény ad meg, vagy sem lehetővé teszi annak értékelését, hogy a szubjektív valószínűségek miként alakulnak át, annál több új információval rendelkeznek a Kész.
Amellett, hogy szubjektív ismereteken és empirikus bizonyítékokon alapuló modellekre alkalmazható. Ez vonatkozik azokra a modellekre is, amelyeket például egy rendszerből származó adatok egyesítésénél használnak.
Hasonlóképpen, kiváló modellnek vagy módszernek tekintik az új információk értékelését és a korábbi becslések korlátozott adatok alapján történő felülvizsgálatát. akkor tudni kell, hogy vannak-e egy vagy másik állapotban, ha ideálisan alkalmazzák, akkor az adatgyűjtés hatékonyabbá válik döntéseket.
A Bayes-tétel alkalmazásának feltételei
- Az események „Aén”Kizárónak kell lenniük, vagyis csak az egyik történhet meg.
- Lehetőségeinek egyesülése a teljes, vagyis az egység, vagyis teljes rendszernek kell lennie. És mindegyiknek különböznie kell a nullától.
- Megállapítottuk azt a "B" esetet, amelynek minden valószínűsége ismert.
- Az összes feltételes valószínűség P (B / Aén).
A Bayes-tétel mindennapi életben történő alkalmazásának előnyei
- Úgy lehet megközelíteni, hogy bizonyos területeken előnyök származnak.
- Az információk folyamatos elemzése lehetséges, bár ha az adatok közötti variabilitás nagy, valamilyen módszerre van szükség a megbízható megoldások eléréséhez.
- Meta-analízis: változatos információk gyűjtése a probléma pontos felismerése érdekében
- A kisméretű tanulmányok értékelése mások információival, mert ezek globális szintű fejlesztése ez nem mindig lehetséges, és mintaszinten sem rendelkezik teljes hitelességgel, a Bayes-i megközelítés lehetővé teszi a cáfolni.
- Döntési tanulmányok.
Bayes-tétel fontossága
A statisztikai területen Bayes-tétel lehetővé tette több valószínűségi probléma megoldását, jelentősége annak alkalmazásában rejlik, mivel alapvető minden tudományban, mivel lehetővé teszi a belső kapcsolat bemutatását az okozott események valószínűségének megértésével, amint a hatások megállapításra kerültek tények.
A Bayes-i valószínûség lehetõvé teszi a szubjektív valószínûség valóra konvertálását, ha azt új információk alapján módosítják.
Az a tapasztalati bizonyíték, hogy a statisztikusok szerint e tétel alkalmazásának alapjaként működik, sajátos alkalmazással rendelkezik a Az orvostudománynak, a rák diagnózisától a cukorbetegség megelőzéséig, kevésbé kifinomult felhasználási módjai vannak, mint például a fedélzetek.
Összefoglalva, ez a tétel az a priori és a posteriori események értékelésére szolgál, figyelembe véve azokat a tényeket, amelyek szubjektívek lehetnek, vagy sem. Ezen események által kiváltott lehetőségek alapján szerezzen be olyan adatokat, amelyek ismeretként megengedik vagy nem készítik el a tervet akció.
