Kalkulator Twierdzenia Bayesa

Kalkulator twierdzenia Bayesa pozwala obliczyć prawdopodobieństwo wystąpienia za pomocą twierdzenia Bayesa. Nasz kalkulator prawdopodobieństwa zapewnia ogólny przegląd prawdopodobieństw i sposobów ich obliczania. Kalkulator algorytmu Bayesa oblicza warunkowe prawdopodobieństwo zdarzenia na podstawie podobnych prawdopodobieństw.

Reguła Bayesa i prawo Bayesa to dwa inne terminy, których ludzie używają w odniesieniu do twierdzenia Bayesa. W tym artykule wyjaśnimy, czym one są. Poniżej znajduje się wzór na twierdzenie Bayesa, który zawiera szczegółowe wyjaśnienie i przykład zastosowania twierdzenia Bayesa w praktyce.

Twierdzenie Bayesa zostało nazwane na cześć wielebnego Thomasa Bayesa, który w XVIII wieku pracował nad prawdopodobieństwami warunkowymi. Reguła Bayesa oblicza prawdopodobieństwo a posteriori zdarzenia, biorąc pod uwagę wcześniejsze prawdopodobieństwa zdarzeń powiązanych.

Na przykład szukanie skarpetek na ślepo w pokoju da mniejsze szanse niż szukanie miejsc, które już sprawdziłeś. Nasz kalkulator utraty skarpet może Ci pomóc, jeśli masz problem z wypadaniem skarpet. Jednak wyjęcie jajka z lodówki i ugotowanie go nie wpływa na prawdopodobieństwo, że będą tam inne przedmioty. Choć mogą się to wydawać zabawne przykłady, teoria Bayesa była znaczącym przełomem w statystykach, które wywarły głęboki wpływ na tę dziedzinę.

Porównując prawo Bayesa i teorię Pitagorasa z matematyką, widać znaczenie prawa Bayesa dla statystyki. Formuła Bayesa ma wiele praktycznych zastosowań. Są często używane codziennie, nawet o tym nie wiedząc! Możesz dowiedzieć się więcej w sekcji Wnioskowanie Bayesowskie.

Wiesz już, jak obliczyć wzór na twierdzenie Bayesa. Powiedzmy, że chcesz wyjść na zewnątrz, ale nie jesteś pewien, czy będzie padać. Czy konieczne jest zabranie parasola? Załóżmy, że spojrzałeś na dane z przeszłości i stwierdziłeś, że 6 z 30 dni w tym miesiącu jest zazwyczaj deszczowych. Prawdopodobieństwo deszczu w tym scenariuszu wyniosłoby 0,2 lub 20%. Nasz kalkulator ułamków może szybko zamienić ułamki na procenty. Załóżmy też, że rano chmury są powszechne. 45% dni zaczyna się pochmurnie. 60% deszczowych dni zaczyna się pochmurnie. Jakie są szanse, że będzie padać, jeśli będzie pochmurno?

Wnioskowanie bayesowskie, metoda wnioskowania statystycznego oparta na regule Bayesa, to metoda wykorzystująca regułę Bayesa do wnioskowania statystycznego. Wnioskowanie bayesowskie wykorzystuje regułę Bayesa do ciągłego przeliczania prawdopodobieństw i aktualizowania ich w miarę pojawiania się nowych dowodów. Jest to możliwe, gdy istnieje duża próbka danych ze zmieniającymi się danymi.

Ta technika jest również znana jako aktualizacja Bayesa i może być używana do różnych celów, w tym analizy genetycznej i oceny ryzyka w finansach, wyszukiwarkach, filtrach spamu i salach sądowych. Wnioskowanie bayesowskie może być używane przez przysięgłych w celu ustalenia, czy zgromadzone dowody wspierają ich pogląd.

Filtry spamu stają się również inteligentniejsze, ponieważ zbierają więcej danych. Widząc, jakie rodzaje wiadomości e-mail są spamem i które słowa pojawiają się w większej liczbie wiadomości, filtry spamu mogą aktualizować ich prawdopodobieństwo i lepiej rozpoznawać ataki obcych książąt.