贝叶斯法则
一种根据新信息修正先验概率,从而得到后验概率的基本方法。这一方法是以英格兰概率统计学家贝叶斯(Bayes,Thomas,1702—1761)的名字命名的。当面临不确定性时,人们对某种事情发生的可能性先有一个先验判断,然后再根据新的信息修正这个判断。在概率论中,修正之前的判断称为“先验概率”,它一般是主观概率判断;根据新信息修正以后的判断称为“后验概率”。假设某种决策有n个可能的结果: A1, A2, …, Ai, …, An,这些结果是独立分布的。假设决策人认为结果Ai发生的先验概率为p(Ai)≥0, ∑ni=1p(Ai)=1。假设事件E能且只能与结果A1, A2, …, Ai, …, An之一同时发生。设在结果Ai发 ...... (共603字) [阅读本文]>>