المزيد عن قاعدة بايز

قاعدة بايز هي إحدى النظريات الحاسمة في الاحتمالية والإحصاء , لأنها تربط بين مفهوم الاهتمام الشديد للسببية والاحتمال الشرطي.

بعبارة أخرى , تربط قاعدة بايز فكرة عكس اتجاه الشرطية بحساب بسيط للغاية يعتمد على معلومات مسبقة

كيف تحسب قاعدة بايز؟

رياضيًا , دع \(\{B\}_{i=1}^n\) يكون قسمًا من مساحة العينة , واجعل \(A\) حدثًا. ثم تشير نظرية بايز إلى ذلك

\[\Pr(B_i | A ) = \displaystyle \frac{\Pr(A | B_i) \Pr(B_i) }{\Pr(A | B_1) \Pr(B_1) + \Pr(A | B_2) \Pr(B_2) + ... + \Pr(A | B_n) \Pr(B_n)}\]

لاحظ ذلك بواسطة إجمالي قاعدة الاحتمالية , القيمة في المقام هي ببساطة \(\Pr(A\).

كيفية استخدام حاسبة نظرية بايز هذه؟

ستحسب هذه الآلة الحاسبة قاعدة Bayes لإظهار جميع الخطوات. ما عليك القيام به بشكل أساسي هو توفير احتمالية الأحداث التي تحدد القسم , وتوفير الاحتمال الشرطي للحدث الذي تريد استخدام Bayes من أجله , فيما يتعلق بالأحداث الموجودة في القسم.

هل يمكنني استخدام نظرية بايز مع مخطط الشجرة؟

يجد بعض الأشخاص أنه من الواضح تمثيل القسم والاحتمالات الشرطية المقابلة في شكل مخطط شجرة. هذا بالتأكيد يساعد على فهم الأشياء بطريقة أكثر وضوحًا , لكنه ليس ضروريًا حقًا.