Calculatrice Du Théorème De Bayes

Le calculateur de théorème de Bayes vous permet de calculer la probabilité d'une occurrence à l'aide du théorème de Bayes. Notre calculateur de probabilités fournit un aperçu général des probabilités et de la manière dont elles peuvent être calculées. Le calculateur d'algorithme de Bayes calcule une probabilité conditionnelle d'un événement en fonction de probabilités similaires.

La règle de Bayes et la loi de Bayes sont deux autres termes que les gens utilisent pour désigner le théorème de Bayes. Cet article vous expliquera ce qu'ils sont. Vous trouverez ci-dessous une formule du théorème de Bayes qui comprend une explication détaillée et un exemple du théorème de Bayes utilisé dans la pratique.

Le théorème de Bayes a été nommé d'après le révérend Thomas Bayes qui, au XVIIIe siècle, a travaillé sur les probabilités conditionnelles. La règle de Bayes calcule la probabilité postérieure d'un événement en tenant compte des probabilités antérieures des événements liés.

Par exemple, rechercher aveuglément des chaussettes dans une pièce entraînera moins de chances que de regarder des endroits que vous avez déjà vérifiés. Notre calculateur de perte de chaussettes peut vous aider si vous rencontrez un problème de chute de chaussettes. Cependant, sortir un œuf du réfrigérateur et le faire bouillir n'affecte pas la probabilité qu'il y ait d'autres objets. Bien que ces exemples puissent sembler amusants, la théorie de Bayes a été une percée significative dans les statistiques qui ont eu un impact profond sur le domaine.

En comparant la loi de Bayes et la théorie de Pythagore aux mathématiques, vous pouvez voir l'importance de la loi de Bayes pour les statistiques. La formule de Bayes est utilisée dans de nombreuses applications pratiques. Ils sont souvent utilisés tous les jours, sans même que vous le sachiez ! Vous pouvez en savoir plus dans la section Inférence bayésienne.

Vous savez maintenant comment calculer la formule du théorème de Bayes. Disons que vous voulez sortir mais que vous ne savez pas s'il va pleuvoir. Est-il nécessaire d'apporter un parapluie ? Disons que vous avez examiné les données passées et constaté que 6 jours sur 30 de ce mois sont généralement pluvieux. La probabilité de pluie dans ce scénario serait de 0,2 ou 20 %. Notre calculateur de fraction peut rapidement convertir des fractions en pourcentages. Supposons également que les nuages le matin soient courants. 45% des jours commencent nuageux. 60% des jours de pluie commencent nuageux. Quelles sont les chances qu'il pleuve si le temps était nuageux ?

L'inférence bayésienne, une méthode d'inférence statistique basée sur la règle de Bayes, est une méthode qui utilise la règle de Bayes pour faire des inférences statistiques. L'inférence bayésienne utilise la règle de Bayes pour recalculer continuellement les probabilités et les mettre à jour à mesure que de nouvelles preuves deviennent disponibles. Cela est possible lorsqu'il existe un grand échantillon de données avec des données changeantes.

Cette technique est également connue sous le nom de mise à jour bayésienne et peut être utilisée à diverses fins, notamment l'analyse génétique et l'évaluation des risques dans la finance, les moteurs de recherche, les filtres anti-spam et les salles d'audience. L'inférence bayésienne peut être utilisée par les jurés pour déterminer si l'accumulation de preuves soutient leur point de vue.

Les filtres anti-spam deviennent également plus intelligents à mesure qu'ils collectent plus de données. En voyant quels types d'e-mails sont du spam et quels mots apparaissent dans plus d'e-mails, les filtres anti-spam peuvent mettre à jour leur probabilité et être plus habiles à reconnaître les attaques de princes étrangers.