Bayes-Theorem-Rechner

Mit dem Bayes-Theorem-Rechner können Sie die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses mithilfe des Bayes-Theorems berechnen. Unser Wahrscheinlichkeitsrechner gibt einen allgemeinen Überblick über Wahrscheinlichkeiten und wie sie berechnet werden können. Der Algorithmusrechner von Bayes berechnet eine bedingte Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses basierend auf ähnlichen Wahrscheinlichkeiten.

Die Regel von Bayes und das Gesetz von Bayes sind zwei weitere Begriffe, die verwendet werden, um sich auf den Satz von Bayes zu beziehen. Dieser Artikel wird erklären, was sie sind. Unten finden Sie eine Formel des Bayes-Theorems, die eine detaillierte Erklärung und ein Beispiel für die praktische Verwendung des Bayes-Theorems enthält.

Der Satz von Bayes wurde nach Reverend Thomas Bayes benannt, der im 18. Jahrhundert an bedingten Wahrscheinlichkeiten arbeitete. Die Bayes-Regel berechnet die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses, indem A-priori-Wahrscheinlichkeiten von -bezogenen Ereignissen berücksichtigt werden.

Wenn Sie beispielsweise in einem Raum blind nach Socken suchen, werden Sie weniger Chancen haben, als an Orten zu suchen, die Sie bereits überprüft haben. Unser Sockenverlust-Rechner kann Ihnen helfen, wenn Sie Probleme mit herausfallenden Socken haben. Wenn Sie jedoch ein Ei aus dem Kühlschrank nehmen und es kochen, hat dies keinen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit, dass andere Artikel dort sind. Obwohl dies wie lustige Beispiele erscheinen mag, war die Theorie von Bayes ein bedeutender Durchbruch in der Statistik, der einen tiefgreifenden Einfluss auf das Gebiet hatte.

Wenn man das Gesetz von Bayes und die Theorie des Pythagoras mit der Mathematik vergleicht, erkennt man die Bedeutung des Gesetzes von Bayes für die Statistik. Die Bayes-Formel wird in vielen praktischen Anwendungen verwendet. Sie werden oft jeden Tag verwendet, ohne dass Sie es überhaupt wissen! Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Bayessche Inferenz.

Sie wissen jetzt, wie man die Formel des Satzes von Bayes berechnet. Angenommen, Sie möchten nach draußen gehen, sind sich aber nicht sicher, ob es regnen wird. Ist es notwendig, einen Regenschirm mitzubringen? Angenommen, Sie haben sich vergangene Daten angesehen und festgestellt, dass es in diesem Monat normalerweise an 6 von 30 Tagen regnet. Die Regenwahrscheinlichkeit beträgt in diesem Szenario entweder 0,2 oder 20 %. Unser Bruchrechner kann Brüche schnell in Prozente umwandeln. Nehmen wir auch an, dass Wolken am Morgen üblich sind. 45 % der Tage beginnen bewölkt. 60 % der Regentage beginnen bewölkt. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass es regnet, wenn es bewölkt ist?

Bayes'sche Inferenz, eine statistische Inferenzmethode basierend auf der Bayes-Regel, ist eine Methode, die die Bayes-Regel verwendet, um statistische Schlussfolgerungen zu ziehen. Die bayessche Inferenz verwendet die Bayes-Regel, um die Wahrscheinlichkeiten kontinuierlich neu zu berechnen und sie zu aktualisieren, wenn neue Beweise verfügbar werden. Dies ist möglich, wenn eine große Datenprobe mit sich ändernden Daten vorhanden ist.

Diese Technik ist auch als Bayes'sches Update bekannt und kann für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, einschließlich genetischer Analysen und Risikobewertungen in Finanzen, Suchmaschinen, Spamfiltern und Gerichtssälen. Die Bayes'sche Inferenz kann von Geschworenen verwendet werden, um festzustellen, ob die Anhäufung von Beweisen ihre Ansicht stützt.

Spam-Filter werden auch intelligenter, wenn sie mehr Daten sammeln. Indem sie sehen, welche Arten von E-Mails Spam sind und welche Wörter in mehr E-Mails vorkommen, können Spam-Filter ihre Wahrscheinlichkeit aktualisieren und Angriffe fremder Prinzen besser erkennen.