Xác suất trước là gì?
Xác suất trước, theo suy luận thống kê Bayes, là xác suất của một sự kiện trước khi dữ liệu mới được thu thập. Đây là đánh giá hợp lý tốt nhất về xác suất kết quả dựa trên kiến thức hiện tại trước khi thử nghiệm được thực hiện.
Giải thích xác suất trước
Xác suất trước của một sự kiện sẽ được sửa đổi khi có dữ liệu hoặc thông tin mới, để đưa ra một thước đo chính xác hơn về kết quả tiềm năng. Xác suất sửa đổi đó trở thành xác suất sau và được tính bằng định lý Bayes. Theo thuật ngữ thống kê, xác suất sau là xác suất của sự kiện A xảy ra do sự kiện B đã xảy ra.
Ví dụ, ba mẫu đất có nhãn A, B và C. Một mẫu đất có trữ lượng dầu bên dưới bề mặt của nó, trong khi hai mẫu còn lại thì không. Xác suất trước đó của dầu được tìm thấy trên mẫu Anh C là một phần ba, hoặc 0, 333. Nhưng nếu thử nghiệm khoan được tiến hành trên mẫu Anh B và kết quả chỉ ra rằng không có dầu ở vị trí đó, thì xác suất dầu sau được tìm thấy trên mẫu A và C là 0, 5, vì mỗi mẫu có một trong hai cơ hội.
Định lý Baye là một định lý rất phổ biến và cơ bản được sử dụng trong khai thác dữ liệu và học máy.
Hay nói, là một tài tài của, qua, qua, qua một tài khác, qua giữ, qua một tài khác P (A∣B) = P (B) P (A∩B) = P (B) P (A) × P (B∣A) trong đó: P (A) = xác suất trước của A xảy raP (AB) = xác suất có điều kiện của A khi B xảy ra B (B∣A) = xác suất có điều kiện của B khi A xảy ra
Nếu chúng ta quan tâm đến xác suất của một sự kiện mà chúng ta có những quan sát trước đó; chúng tôi gọi đây là xác suất trước. Chúng tôi sẽ xem xét sự kiện này A và xác suất P (A) của nó. Nếu có một sự kiện thứ hai ảnh hưởng đến P (A), chúng ta sẽ gọi sự kiện B, thì chúng ta muốn biết xác suất của A được đưa ra B là gì. Trong ký hiệu xác suất, đây là P (A | B) và được gọi là xác suất sau hoặc xác suất sửa đổi. Điều này là do nó đã xảy ra sau sự kiện ban đầu, do đó bài đăng ở phía sau. Đây là cách định lý của Baye cho phép chúng tôi cập nhật niềm tin trước đây với thông tin mới.
