Bayes-tétel Számológép

A Bayes-tétel-kalkulátor lehetővé teszi egy előfordulás valószínűségének kiszámítását a Bayes-tétel segítségével. Valószínűség-kalkulátorunk általános áttekintést nyújt a valószínűségekről és azok kiszámításának módjáról. Bayes algoritmuskalkulátora hasonló valószínűségek alapján számítja ki egy esemény feltételes valószínűségét.

A Bayes-szabály és a Bayes-törvény két másik kifejezés, amelyet az emberek Bayes-tételre utalnak. Ez a cikk elmagyarázza, mik ezek. Az alábbiakban egy Bayes-tétel-képlet található, amely részletes magyarázatot és példát tartalmaz Bayes-tétel gyakorlati használatára.

Bayes tételét Thomas Bayes tiszteletesről nevezték el, aki a XVIII. században feltételes valószínűségeken dolgozott. A Bayes-szabály kiszámítja egy esemény utólagos valószínűségét, figyelembe véve a kapcsolódó események előzetes valószínűségét.

Például, ha vakon zoknit keresel egy szobában, akkor kevesebb az esélye, mintha a már bejelölt helyeket nézné meg. Zokniveszteség-kalkulátorunk segíthet, ha problémája van a zokni kiesésével. Azonban, ha kiveszünk egy tojást a hűtőszekrényből, és felforraljuk, ez nem befolyásolja annak valószínűségét, hogy más tárgyak is ott legyenek. Bár ezek vicces példáknak tűnhetnek, Bayes elmélete jelentős áttörést jelentett a statisztikákban, amelyek mély hatást gyakoroltak a területre.

Összehasonlítva Bayes törvényét és a Pitagorasz-elméletet a matematikával, láthatjuk Bayes törvényének jelentőségét a statisztika szempontjából. A Bayes formulát számos gyakorlati alkalmazásban használják. Gyakran használják minden nap, anélkül, hogy tudnátok róla! Bővebben a Bayes-féle következtetés rovatban tudhat meg.

Most már tudja, hogyan kell kiszámítani a Bayes-tétel képletét. Tegyük fel, hogy ki akar menni a szabadba, de nem biztos benne, hogy esik-e az eső. Szükséges esernyőt hozni? Tegyük fel, hogy megnézte a múltbeli adatokat, és azt találta, hogy ebben a hónapban a 30 napból 6 jellemzően esős. Ebben a forgatókönyvben az eső valószínűsége 0,2 vagy 20%. Törtszámítógépünk gyorsan át tudja alakítani a törteket százalékossá. Tételezzük fel azt is, hogy a reggeli felhők gyakoriak. A napok 45%-a borultan kezdődik. Az esős napok 60%-a felhősen kezdődik. Mennyi az esélye, hogy esni fog, ha felhős volt?

A Bayes-i következtetés, a Bayes-szabályon alapuló statisztikai következtetési módszer, egy olyan módszer, amely a Bayes-szabályt használja statisztikai következtetések levonására. A Bayes-féle következtetés a Bayes-szabályt használja a valószínűségek folyamatos újraszámítására és frissítésére, amint új bizonyítékok állnak rendelkezésre. Ez akkor lehetséges, ha nagy adatminta van változó adatokkal.

Ez a technika Bayes-frissítésként is ismert, és számos célra használható, beleértve a genetikai elemzést és kockázatértékelést a pénzügyekben, a keresőmotorokban, a spamszűrőkben és a tárgyalótermekben. A bayesi következtetést az esküdtek felhasználhatják annak meghatározására, hogy a felhalmozódó bizonyítékok alátámasztják-e véleményüket.

A spamszűrők is okosabbak lesznek, mivel több adatot gyűjtenek. Azáltal, hogy látja, hogy milyen típusú e-mailek minősülnek spamnek, és mely szavak jelennek meg több e-mailben, a spamszűrők frissíthetik azok valószínűségét, és ügyesebbek lehetnek az idegen hercegi támadások felismerésében.