贝叶斯定理的定理定义

如题所述

贝叶斯定理也称贝叶斯推理,早在18世纪,英国学者贝叶斯(1702~1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题:假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件,已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…,H[,n]相伴随机出现,且已知条件概率P(A/H[,i]),求P(H[,i]/A)。
贝叶斯公式(发表于1763年)为: P(H[i]/A)=P(H[i])*P(A│H[i])/{P(H[1])*P(A│H[1]) +P(H[2])*P(A│H[2])+…+P(H[n])*P(A│H[n])}
这就是著名的“贝叶斯定理”,一些文献中把P(H[1])、P(H[2])称为基础概率,P(A│H[1])为击中率,P(A│H[2])为误报率[1] 。

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第1个回答  2021-04-14

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