Bayes Theorem Calculator

Binibigyang-daan ka ng Bayes' theorem calculator na kalkulahin ang posibilidad ng isang pangyayari gamit ang Bayes' theorem. Ang aming probability calculator ay nagbibigay ng pangkalahatang pangkalahatang-ideya ng mga probabilidad at kung paano sila makalkula. Ang calculator ng algorithm ng Bayes ay kinakalkula ang isang kondisyon na posibilidad ng isang kaganapan batay sa mga katulad na probabilidad.

Ang panuntunan ni Bayes at ang batas ng Bayes ay dalawang iba pang terminong ginagamit ng mga tao upang tukuyin ang teorama ni Bayes. Ang artikulong ito ay magpapaliwanag kung ano ang mga ito. Nasa ibaba ang isang Bayes theorem formula na may kasamang detalyadong paliwanag at isang halimbawa ng Bayes' theorem na ginagamit sa pagsasanay.

Ang teorama ni Bayes ay ipinangalan kay Reverend Thomas Bayes na noong ikalabing walong siglo ay nagtrabaho sa mga probabilidad na may kondisyon. Kinakalkula ng panuntunan ng Bayes ang posterior probability ng isang event sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa mga naunang probabilities ng -related na mga kaganapan.

Halimbawa, ang bulag na paghahanap ng mga medyas sa isang silid ay magreresulta sa mas kaunting pagkakataon kaysa sa pagtingin sa mga lugar na nasuri mo na. Ang aming sock-loss calculator ay maaaring makatulong sa iyo kung ikaw ay nagkakaroon ng problema sa mga medyas na nahuhulog. Gayunpaman, ang pagkuha ng isang itlog sa refrigerator at pagpapakulo nito ay hindi makakaapekto sa posibilidad na may iba pang mga bagay na naroroon. Bagama't ang mga ito ay maaaring mukhang nakakatawang mga halimbawa ang teorya ni Bayes ay isang makabuluhang tagumpay sa mga istatistika na nagkaroon ng malalim na epekto sa larangan.

Ang paghahambing ng batas ni Bayes at ng teorya ng Pythagorean sa matematika, makikita mo ang kahalagahan ng batas ni Bayes sa mga istatistika. Ginagamit ang formula ng Bayes sa maraming praktikal na aplikasyon. Madalas silang ginagamit araw-araw, nang hindi mo alam! Maaari mong malaman ang higit pa sa seksyong Bayesian Inference.

Alam mo na ngayon kung paano kalkulahin ang formula ng Bayes' Theorem. Sabihin nating gusto mong lumabas ngunit hindi sigurado kung uulan. Kailangan bang magdala ng payong? Sabihin nating tiningnan mo ang nakaraang data at nalaman mong karaniwang maulan ang 6 sa 30 araw sa buwang ito. Ang posibilidad ng pag-ulan sa sitwasyong ito ay alinman sa 0.2 o 20%. Mabilis na mako-convert ng aming calculator ng fraction ang mga fraction sa mga porsyento. Ipagpalagay din natin na ang mga ulap sa umaga ay karaniwan. 45% ng mga araw ay nagsisimula nang maulap. 60% ng mga araw ng tag-ulan ay nagsisimula nang maulap. Ano ang posibilidad na uulan kung maulap?

Ang Bayesian inference, isang statistical inference na paraan batay sa Bayes' rule, ay isang paraan na gumagamit ng Bayes' rule para gumawa ng statistical inferences. Ginagamit ng Bayesian inference ang panuntunan ng Bayes upang patuloy na muling kalkulahin ang mga probabilidad at i-update ang mga ito kapag may bagong ebidensya. Posible ito kapag may malaking sample ng data na may pagbabago ng data.

Ang diskarteng ito ay kilala rin bilang Bayesian update at maaaring gamitin para sa iba't ibang layunin, kabilang ang genetic analysis at risk evaluation sa finance, search engine, spam filter, at courtroom. Ang Bayesian inference ay maaaring gamitin ng mga hurado upang matukoy kung ang pag-iipon ng ebidensya ay sumusuporta sa kanilang pananaw.

Ang mga filter ng spam ay nagiging mas matalino rin habang kumukolekta sila ng mas maraming data. Sa pamamagitan ng pagtingin sa kung anong mga uri ng email ang spam at kung aling mga salita ang lumalabas sa mas maraming email, maaaring i-update ng mga filter ng spam ang kanilang posibilidad at maging mas bihasa sa pagkilala sa mga pag-atake ng dayuhang prinsipe.