Kalkulator Teorem Bayes

Kalkulator teorem Bayes membolehkan anda mengira kebarangkalian kejadian menggunakan teorem Bayes. Kalkulator kebarangkalian kami menyediakan gambaran umum tentang kebarangkalian dan cara ia boleh dikira. Kalkulator algoritma Bayes mengira kebarangkalian bersyarat bagi suatu peristiwa berdasarkan kebarangkalian yang serupa.

Peraturan Bayes dan undang-undang Bayes ialah dua istilah lain yang digunakan orang untuk merujuk kepada teorem Bayes. Artikel ini akan menerangkan apa itu. Di bawah ialah formula teorem Bayes yang merangkumi penjelasan terperinci dan contoh teorem Bayes yang digunakan dalam amalan.

Teorem Bayes dinamakan sempena Reverend Thomas Bayes yang pada abad kelapan belas bekerja pada kebarangkalian bersyarat. Peraturan Bayes mengira kebarangkalian posterior sesuatu peristiwa dengan mengambil kira kebarangkalian terdahulu kejadian berkaitan.

Contohnya, mencari stokin di dalam bilik secara membuta tuli akan menghasilkan peluang yang lebih sedikit daripada melihat tempat yang telah anda semak. Kalkulator kehilangan stokin kami mungkin membantu anda jika anda menghadapi masalah stoking tertanggal. Walau bagaimanapun, mengeluarkan telur dari peti sejuk dan merebusnya tidak menjejaskan kemungkinan item lain berada di sana. Walaupun ini mungkin kelihatan seperti contoh lucu, teori Bayes merupakan satu kejayaan besar dalam statistik yang mempunyai kesan yang mendalam terhadap bidang ini.

Membandingkan undang-undang Bayes dan teori Pythagoras dengan matematik, anda boleh melihat kepentingan undang-undang Bayes kepada statistik. Formula Bayes digunakan dalam banyak aplikasi praktikal. Mereka sering digunakan setiap hari, tanpa anda sedari! Anda boleh mengetahui lebih lanjut dalam bahagian Inferens Bayesian.

Anda kini tahu cara mengira formula Teorem Bayes. Katakan anda ingin pergi ke luar tetapi tidak pasti sama ada hujan akan turun. Adakah perlu membawa payung? Katakan anda melihat data lepas dan mendapati bahawa 6 daripada 30 hari dalam bulan ini biasanya hujan. Kebarangkalian hujan dalam senario ini adalah sama ada 0.2 atau 20%. Kalkulator pecahan kami boleh menukar pecahan kepada peratusan dengan cepat. Mari kita anggap juga bahawa awan pada waktu pagi adalah perkara biasa. 45% hari bermula mendung. 60% hari hujan bermula mendung. Apakah kemungkinan hujan akan turun jika cuaca mendung?

Inferens Bayesian, kaedah inferens statistik berdasarkan peraturan Bayes, ialah kaedah yang menggunakan peraturan Bayes untuk membuat inferens statistik. Inferens Bayesian menggunakan peraturan Bayes untuk terus mengira semula kebarangkalian dan mengemas kininya apabila bukti baharu tersedia. Ini boleh dilakukan apabila terdapat sampel data yang besar dengan data yang berubah.

Teknik ini juga dikenali sebagai kemas kini Bayesian dan boleh digunakan untuk pelbagai tujuan, termasuk analisis genetik dan penilaian risiko dalam kewangan, enjin carian, penapis spam dan bilik mahkamah. Inferens Bayesian boleh digunakan oleh juri untuk menentukan sama ada bukti terkumpul menyokong pandangan mereka.

Penapis spam juga menjadi lebih pintar apabila ia mengumpul lebih banyak data. Dengan melihat jenis e-mel yang spam dan perkataan yang muncul dalam lebih banyak e-mel, penapis spam boleh mengemas kini kebarangkaliannya dan menjadi lebih mahir dalam mengenali serangan putera asing.