베이 에스 정리는 무엇입니까?

bayes 규칙이거나 역 확률의 원리라고 불리는 베이 즈 정리는 확률 이론의 공리에서 매우 빠르게 따르는 수학적 정리입니다.실제로, 새로운 경험적 데이터 X와 일부 배경 정보 또는 사전 확률을 고려하여 일부 대상 현상 또는 가설 H의 업데이트 된 확률을 계산하는 데 사용됩니다.일부 가설의 이전 확률은 일반적으로 0%에서 100% 사이의 일부 백분율 또는 0과 1 사이의 숫자로 나타납니다.이 확률은 종종

신뢰도라고 불리며 관찰자에서 관찰자에 이르기까지 다양합니다.모든 관찰자가 동일한 경험을 가지고 있지 않으므로 주어진 가설에 대해 동등한 확률 추정을 할 수 없기 때문입니다.과학적 맥락에서 베이 즈 정리의 적용을 베이지안 추론이라고하며, 이는 과학적 방법의 정량적 형식화이다.실험 결과를 감안할 때 이론적 확률 분포의 최적 개정을 허용합니다.우리는 h가 실제로 (조건부 확률 또는 가능성이라고 함), h의 이전 확률이 참이라는 것을 고려할 때이 증거 x를 관찰 할 것입니다.시험 결과가 주어진 환자가 암에 걸릴 확률에 기여하는 방법 :

P (양성 | 암)*P (암) __________________________________________ P (양성 | 암)*P (암)+ p (양의 | ~ 암)*p (~ cancer)

수직 막대는 주어진 것입니다.특정 암 검사에서 긍정적 인 결과를 보인 후 환자가 암에 걸릴 확률은 암 (과거 결과에서 파생 된)이 주어진 긍정적 인 결과의 확률과 동일합니다.동일한 숫자, 거짓 긍정적 시간의 확률과 암에 걸리지 않을 이전 확률의 확률.