آلة حاسبة نظرية بايز

تسمح لك حاسبة نظرية بايز بحساب احتمالية حدوث ما باستخدام نظرية بايز. توفر حاسبة الاحتمالات الخاصة بنا لمحة عامة عن الاحتمالات وكيف يمكن حسابها. تحسب حاسبة خوارزمية بايز الاحتمالية الشرطية لحدث بناءً على احتمالات مماثلة.

قاعدة بايز وقانون بايز هما مصطلحان آخران يستخدمهما الناس للإشارة إلى نظرية بايز. هذا المقال سوف يشرح ما هم. يوجد أدناه معادلة نظرية بايز التي تتضمن شرحًا مفصلاً ومثالًا لنظرية بايز المستخدمة في الممارسة.

سميت نظرية بايز على اسم القس توماس بايز الذي عمل في القرن الثامن عشر على الاحتمالات الشرطية. تحسب قاعدة بايز الاحتمال اللاحق لحدث من خلال مراعاة الاحتمالات السابقة للأحداث ذات الصلة.

على سبيل المثال ، سيؤدي البحث الأعمى عن الجوارب في الغرفة إلى فرص أقل من البحث في الأماكن التي قمت بالتحقق منها بالفعل. قد تساعدك حاسبة فقدان الجوارب الخاصة بنا إذا كنت تواجه مشكلة في سقوط الجوارب. ومع ذلك ، فإن إخراج بيضة من الثلاجة وغليها لا يؤثر على احتمالية وجود عناصر أخرى هناك. على الرغم من أن هذه قد تبدو أمثلة مضحكة ، إلا أن نظرية بايز كانت طفرة كبيرة في الإحصاء كان لها تأثير عميق على المجال.

بمقارنة قانون بايز ونظرية فيثاغورس بالرياضيات ، يمكنك أن ترى أهمية قانون بايز للإحصاء. تُستخدم صيغة بايز في العديد من التطبيقات العملية. غالبًا ما يتم استخدامها يوميًا ، دون علمك بذلك! يمكنك معرفة المزيد في قسم الاستدلال البايزي.

أنت تعرف الآن كيفية حساب صيغة نظرية بايز. لنفترض أنك تريد الخروج ولكنك غير متأكد مما إذا كانت ستمطر. هل من الضروري إحضار مظلة؟ لنفترض أنك نظرت إلى البيانات السابقة ووجدت أن 6 أيام من أصل 30 يومًا في هذا الشهر عادة ما تكون ممطرة. سيكون احتمال هطول الأمطار في هذا السيناريو إما 0.2 أو 20٪. يمكن لآلة حاسبة الكسور تحويل الكسور إلى نسب مئوية بسرعة. لنفترض أيضًا أن السحب في الصباح شائعة. 45٪ من الأيام تبدأ بشكل غائم. 60٪ من الأيام الممطرة تبدأ بالغيوم. ما هي احتمالات هطول المطر إذا كان الجو غائما؟

الاستدلال البايزي ، طريقة الاستدلال الإحصائي القائمة على قاعدة بايز ، هي طريقة تستخدم قاعدة بايز لعمل الاستدلالات الإحصائية. يستخدم الاستدلال البايزي قاعدة بايز لإعادة حساب الاحتمالات باستمرار وتحديثها كلما توفرت أدلة جديدة. هذا ممكن عندما يكون هناك عينة بيانات كبيرة مع بيانات متغيرة.

تُعرف هذه التقنية أيضًا باسم تحديث Bayesian ويمكن استخدامها لمجموعة متنوعة من الأغراض ، بما في ذلك التحليل الجيني وتقييم المخاطر في التمويل ومحركات البحث ومرشحات البريد العشوائي وقاعات المحاكم. يمكن للمحلفين استخدام الاستدلال البايزي لتحديد ما إذا كان تراكم الأدلة يدعم وجهة نظرهم.

تصبح عوامل تصفية البريد العشوائي أكثر ذكاءً لأنها تجمع المزيد من البيانات. من خلال معرفة أنواع رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها والكلمات التي تظهر في المزيد من رسائل البريد الإلكتروني ، يمكن لمرشحات البريد العشوائي تحديث احتمالية وجودها وتكون أكثر مهارة في التعرف على هجمات الأمير الأجنبي.