Bayesi Teoreemi Kalkulaator

Bayesi teoreemi kalkulaator võimaldab arvutada esinemise tõenäosust, kasutades Bayesi teoreemi. Meie tõenäosuse kalkulaator annab üldise ülevaate tõenäosustest ja nende arvutamise viisidest. Bayesi algoritmi kalkulaator arvutab sarnaste tõenäosuste põhjal sündmuse tingimusliku tõenäosuse.

Bayesi reegel ja Bayesi seadus on veel kaks terminit, mida inimesed kasutavad Bayesi teoreemile viitamiseks. See artikkel selgitab, mis need on. Allpool on Bayesi teoreemi valem, mis sisaldab üksikasjalikku selgitust ja näidet Bayesi teoreemi praktikas kasutamisest.

Bayesi teoreem sai nime austatud Thomas Bayesi järgi, kes XVIII sajandil töötas tingimuslike tõenäosuste kallal. Bayesi reegel arvutab sündmuse tagumise tõenäosuse, võttes arvesse sellega seotud sündmuste eelnevaid tõenäosusi.

Näiteks toast sokkide pimesi otsimine toob kaasa vähem võimalusi kui juba kontrollitud kohtade vaatamine. Meie sokkide väljalangemise kalkulaator võib teid aidata, kui teil on probleeme sokkide väljakukkumisega. Külmkapist muna välja võtmine ja keetmine ei mõjuta aga teiste esemete olemasolu tõenäosust. Kuigi need võivad tunduda naljakate näidetena, oli Bayesi teooria oluline läbimurre statistikas, mis on valdkonda sügavalt mõjutanud.

Võrreldes Bayesi seadust ja Pythagorase teooriat matemaatikaga, näete Bayesi seaduse tähtsust statistikale. Bayesi valemit kasutatakse paljudes praktilistes rakendustes. Neid kasutatakse sageli iga päev, ilma et te seda isegi teaksite! Lisateavet leiate jaotisest Bayesi järeldus.

Nüüd teate, kuidas arvutada Bayesi teoreemi valemit. Oletame, et tahad õue minna, kuid pole kindel, kas sajab vihma. Kas vihmavari on vaja kaasa võtta? Oletame, et vaatasite varasemaid andmeid ja leidsite, et selle kuu 30-st päevast on 6 tavaliselt vihmased. Selle stsenaariumi korral oleks vihma tõenäosus kas 0,2 või 20%. Meie murdarvukalkulaator saab murdarvud kiiresti protsentideks teisendada. Oletame ka, et hommikused pilved on tavalised. 45% päevadest algab pilves. 60% vihmastest päevadest algab pilves. Kui suur on tõenäosus, et sajab, kui on pilves?

Bayesi järeldus, Bayesi reeglil põhinev statistiliste järelduste meetod, on meetod, mis kasutab statistiliste järelduste tegemiseks Bayesi reeglit. Bayesi järeldus kasutab Bayesi reeglit tõenäosuste pidevaks ümberarvutamiseks ja ajakohastamiseks uute tõendite ilmnemisel. See on võimalik, kui on olemas suur andmevalim koos muutuvate andmetega.

Seda tehnikat tuntakse ka Bayesi värskendusena ja seda saab kasutada erinevatel eesmärkidel, sealhulgas geneetiliseks analüüsiks ja riskide hindamiseks rahanduses, otsingumootorites, rämpspostifiltrites ja kohtusaalides. Vandekohtunikud saavad kasutada Bayesi järeldusi, et teha kindlaks, kas kogunevad tõendid toetavad nende seisukohta.

Rämpspostifiltrid muutuvad ka targemaks, kui koguvad rohkem andmeid. Nähes, mis tüüpi meilid on rämpspost ja milliseid sõnu esineb rohkemates meilides, saavad rämpspostifiltrid värskendada nende tõenäosust ja olla osavamad välismaiste printside rünnakute äratundmisel.