Bayes Sats Kalkylator

Bayes satskalkylator låter dig beräkna sannolikheten för en händelse med hjälp av Bayes sats. Vår sannolikhetsberäknare ger en allmän översikt över sannolikheter och hur de kan beräknas. Bayes algoritmräknare beräknar en betingad sannolikhet för en händelse baserat på liknande sannolikheter.

Bayes regel och Bayes lag är två andra termer som folk använder för att referera till Bayes teorem. Den här artikeln kommer att förklara vad de är. Nedan finns en formel för Bayes teorem som innehåller en detaljerad förklaring och ett exempel på Bayes teorem som används i praktiken.

Bayes sats fick sitt namn efter pastor Thomas Bayes som på 1700-talet arbetade med villkorade sannolikheter. Bayes regel beräknar den posteriora sannolikheten för en händelse genom att ta hänsyn till tidigare sannolikheter för -relaterade händelser.

Att till exempel blint söka efter strumpor i ett rum kommer att resultera i färre chanser än att titta på platser du redan har kollat. Vår kalkylator för strumpor kan hjälpa dig om du har problem med att strumpor faller ut. Men att ta ut ett ägg ur kylskåpet och koka det påverkar inte sannolikheten för att andra föremål finns där. Även om dessa kan verka som roliga exempel var Bayes teori ett betydande genombrott inom statistik som har haft en djupgående inverkan på området.

Om man jämför Bayes lag och Pythagoras teori med matematik kan man se vilken betydelse Bayes lag har för statistik. Bayes formel används i många praktiska tillämpningar. De används ofta varje dag, utan att du ens vet om det! Du kan ta reda på mer i avsnittet Bayesian Inference.

Du vet nu hur man beräknar Bayes satsformel. Låt oss säga att du vill gå ut men är osäker på om det kommer att regna. Är det nödvändigt att ta med ett paraply? Låt oss säga att du tittade på tidigare data och upptäckte att 6 av 30 dagar i denna månad vanligtvis är regniga. Sannolikheten för regn i detta scenario skulle vara antingen 0,2 eller 20 %. Vår bråkräknare kan snabbt omvandla bråk till procent. Låt oss också anta att moln på morgonen är vanliga. 45 % av dagarna börjar molnigt. 60 % av regniga dagar börjar molnigt. Hur stor är chansen att det kommer att regna om det var molnigt?

Bayesiansk inferens, en statistisk inferensmetod baserad på Bayes regel, är en metod som använder Bayes regel för att göra statistiska slutledningar. Bayesiansk slutledning använder Bayes regel för att kontinuerligt räkna om sannolikheterna och uppdatera dem när nya bevis blir tillgängliga. Detta är möjligt när det finns ett stort dataprov med växlande data.

Denna teknik är också känd som Bayesian update och kan användas för en mängd olika ändamål, inklusive genetisk analys och riskbedömning inom finans, sökmotorer, spamfilter och rättssalar. Bayesiansk slutledning kan användas av jurymedlemmar för att avgöra om ackumulerande bevis stöder deras uppfattning.

Spamfilter blir också smartare när de samlar in mer data. Genom att se vilka typer av e-postmeddelanden som är skräppost och vilka ord som förekommer i fler e-postmeddelanden kan skräppostfilter uppdatera deras sannolikhet och bli mer skickliga på att känna igen utländska prinsattacker.