后验概率定义:设A1,A2,.An是一个完备组,B为随机事件,则 P(Ai|B)=[P(Ai)P(B|Ai)]/∑P(Ai)P(B|Ai) 例如:在检查一批500个产品当中发现5个次品,A厂生产该批产品的40%,B厂生产的该批产品的60%,求次品是A厂生产的概率
看看概率论贝叶斯公式部分,先验概率是无条件概率,后验概率是条件概率.先验概率和后验概率二者没有什么必然的大小关系
怎么理解先验概率和后验概率先验概率:在事件发生前,根据以往经验总结的概率;(如果你是做题,题目上会告诉你) 后验概率:在事件发生后,根据事件发生的情况,对先验概率进行的一种修正(可以这样理解).
后验概率的解释1、当根据经验及有关材料推测出主观概率后,对其是否准确没有充分把握时,可采用概率论中的贝叶斯公式进行修正,修正前的概率称为先验概率,修正后的概率称为后.
后验概率的简介后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率,如贝叶斯公式中的.是“执果寻因”问题中的果.先验概率与后验概率有不可分割的联系,后验概率的计算要以先验概率为基础.
后验概率的实例假设一个学校里有60%男生和40%女生.女生穿裤子的人数和穿裙子的人数相等,所. + 1*0.6 = 0.8.根据贝叶斯定理,我们计算出后验概率P(A|B) P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B).
先验概率和后验概率???个人感觉先验概率就是一个事件发生前你大概知道这个事件发生的概率~~后验概率就是当这个事件发生后,你根据之前的概率以及现在的概率去重新定义这个事件发生的概率.不知道这样说可不可以
后验概率分布P(k|Xi),如何转换成前验概率P(k)的呢?(贝叶斯)P(k|Xi)=P(kXi)/P(Xi)=[P(Xi|k)P(k)]/P(Xi)第一个等号成立是基于条件概率公式第二个也是由条件概率公式P(Xi|k)=P(kXi)/P(k)推出P(kXi)=P(Xi|k)P(k),用P(Xi|k)P(k)替换第一个等号后面的P(kXi),所谓贝叶斯公式,也是这么推导来的,只不过贝叶斯公式进一步用∑P(Xi|ki)P(ki)替换P(Xi)
贝叶斯后验概率算法有多少种?主要的麻烦之处是计算一个定积分,就是贝叶斯公式的分母,可以用经典数值方法,像辛普森法则等,也可以使用MCMC方法.
已知泊松分布先验概率,求后验概率只讲方法:a 6天12次 Ex=2,然后 根据每个λ算x=2的概率P1,P2,P3,P4,P5,P6对应 {λ=0.5}的概率=(0.1*p1)/(0.1*p1+0.2*p2+0.3*p3+0.2*p4+0.15*p5+0.05*p6) 即是 λ=0.5的后验密度q1分母是根据先验密度,x=2 的总的概率 ;分子是根据先验密度λ=0.5,且发生2次事故的概率同样算每个的后验密度q2,q3,q4,q5,q6对应每个λ,分别算下个星期不发生一次事故的概率m1,m2,m3,m4,m5,m6合计概率就是(q1*m1+q2*m2+……q6*m6)