一、贝叶斯定理

1.1 贝叶斯定理

  1. 一、贝叶斯定理 - 图1 为试验 一、贝叶斯定理 - 图2 的样本空间; 一、贝叶斯定理 - 图3一、贝叶斯定理 - 图4 的一组事件。若 :

    • 一、贝叶斯定理 - 图5
    • 一、贝叶斯定理 - 图6

    则称 一、贝叶斯定理 - 图7 为样本空间 一、贝叶斯定理 - 图8 的一个划分。

  2. 如果 一、贝叶斯定理 - 图9 为样本空间 一、贝叶斯定理 - 图10 的一个划分,则对于每次试验,事件 一、贝叶斯定理 - 图11 中有且仅有一个事件发生。

  3. 全概率公式 :设试验 一、贝叶斯定理 - 图12 的样本空间为 一、贝叶斯定理 - 图13一、贝叶斯定理 - 图14一、贝叶斯定理 - 图15 的事件, 一、贝叶斯定理 - 图16 为样本空间 一、贝叶斯定理 - 图17 的一个划分,且 一、贝叶斯定理 - 图18 。则有:

    一、贝叶斯定理 - 图19

  4. 贝叶斯定理 :设试验 一、贝叶斯定理 - 图20 的的样本空间为 一、贝叶斯定理 - 图21一、贝叶斯定理 - 图22一、贝叶斯定理 - 图23 的事件, 一、贝叶斯定理 - 图24 为样本空间 一、贝叶斯定理 - 图25 的一个划分,且 一、贝叶斯定理 - 图26 ,则有:一、贝叶斯定理 - 图27

1.2 先验概率、后验概率

  1. 先验概率:根据以往经验和分析得到的概率。

    后验概率:根据已经发生的事件来分析得到的概率。

  2. 例:假设山洞中有熊出现的事件为 一、贝叶斯定理 - 图28 ,山洞中传来一阵熊吼的事件为 一、贝叶斯定理 - 图29

    • 山洞中有熊的概率为 一、贝叶斯定理 - 图30 。它是先验概率,根据以往的数据分析或者经验得到的概率。
    • 听到熊吼之后认为山洞中有熊的概率为 一、贝叶斯定理 - 图31 。它是后验概率,得到本次试验的信息从而重新修正的概率。