如何理解先驗概率和後驗概率

先驗概率。 它是指根據過去的經驗和分析得到的概率，如完整的概率公式。

它往往是"從原因中尋求結果"有問題"原因"發生概率。

在貝葉斯統計推斷中，不確定量的先驗概率分布。

是一種概率分布，表示在考慮許多因素之前對此量的置信度。 例如，先驗概率分布可能表示在未來選舉中投票給特定政治家的選民相對比例的概率分布。 未知量可以是模型的引數，也可以是潛在變數。

後驗概率。 它是資訊理論的基本概念之一。 在通訊系統中，接收端在接收到訊息後，知道訊息將被傳送的概率稱為後驗概率。

後驗概率的計算基於先驗概率。 後驗概率可以根據貝葉斯公式確定。

具有先驗概率和似然函式。

計算它。 <>

這是與貝葉斯概率更新相關的兩個概念。 如果不確定事件發生的主觀概率因新情況的出現而發生變化，那麼變化前的概率稱為先驗概率，變化後的概率稱為後驗概率。

讓我們舉乙個簡單的更新概率的例子。

想象一下，桌面上有三個不透明的碗 A、B 和 C，其中乙個（也是唯一乙個）是乙個瓷碗，下面有乙個雞蛋。 此時，雞蛋在碗 A 下的概率是多少？ 答案：1 3。

現在發生了一些事情：有人揭開了碗C，發現碗C下面沒有雞蛋。 此時，再問一遍：

雞蛋在碗 A 下的概率是多少？ 答案：1 2。 需要注意的是，由於“揭開碗C，發現雞蛋不在碗C下”的新情況，“雞蛋在碗A下”的主觀概率從1 3增加到1 2。

這裡的先驗概率是 1 3，後驗概率是 1 2。

也就是說，“第一”和“之後”是相對於引起主觀概率變化的新情況而言的。

先驗概率：在事件發生前根據以前的經驗總結的概率; （如果你正在做乙個問題，問題會告訴你）。

後驗概率：根據事件發生的情況，對事件發生後先前概率的修正（可以這樣理解）

先驗概率是基於以往經驗和分析得到的概率，比如在全概率公式中，它經常出現在“因果”問題中。 後驗概率是指在獲得“結果”的資訊後重新修正的概率，是“找到未能達到結果的原因”問題中的“原因”。 後驗概率基於新資訊，對原先驗概率進行修改，得到更接近實際情況的概率估計。

先驗概率和後驗概率是相對的。 如果將來引入新的資訊，更新所謂的後驗概率，並得到乙個新的概率值，那麼這個新的概率值就稱為後驗概率。

先驗概率和後驗概率的區別：

先驗概率不是從關於自然狀態的全部資料中確定的，而只是從可用的材料（主要是歷史資料）中確定的; 後驗概率使用關於自然狀態的更全面的資訊，包括先驗概率資料和補充資料。

先驗概率的計算相對簡單，不使用貝葉斯公式; 後驗概率的計算應採用貝葉斯公式，使用樣本資料計算邏輯概率時，應採用理論概率分布，這需要更多的數理統計知識。

先驗概率和後驗概率如下：

先驗概率：是根據以往經驗得到的概率，屬於客觀概率。 統計史上的概率。 例如，基於統計（經驗）或氣候（常識）的某個地方在若干年內下雨的概率，這種方法是先驗概率。

後驗概率：是當下因果關係的概率。 例如，根據天空中有烏雲的概率（原因或證據觀測資料）、下雨（結果），這種方法是後驗概率。

其實先驗概率和後驗概率的概念是相對的，後驗概率通常是在先驗概率的基礎上新增新資訊後得到的概率，所以也俗稱條件概率。

概率的特徵：

概率是概率事件發生可能性的數值度量。 假設經過多次重複實驗（用 x 表示）和幾次偶然（用 a 表示）發生幾次（用 y 表示）。

以 x 為分母，y 為分子，形成乙個數值（用 p 表示）。 在多個實驗中，p在某個值下相對穩定，p稱為發生概率。 如果偶然事件的概率是由長期觀察或大量重複實驗確定的，那麼這種概率是統計的或經驗的。

研究控制偶然事件的內在規律的學科稱為概率論。 它屬於數學的乙個分支。 概率論揭示了偶然現象中所包含的內在規律的表現。

後驗概率。 分子式：p（a|b)=p(b|a)*p(a)/p(b)。

後驗概率：後驗概率是資訊理論的基本概念之一，它是指接收者在通訊系統中接收到訊息後知道的訊息被傳送的概率稱為後驗概率。

讓我們先驗概率。

是 p（a），並假設從 a 得到 b 的概率是 p（b|）。a），然後從 b 重新修正 a，結果是 a（a|b）。從上面可以看出，無論是先驗概率還是後驗概率，我們所說的物件都是乙個，它從未改變過。

俗話說，後驗概率就是修正先驗概率，即在得到“結果b”的資訊後，修正“原因a”。

先驗概率是指基於過去的經驗和分析而得到的概率，如完整的概率公式。

它傾向於充當因果關係問題中發生的因果概率。 在貝葉斯統計推斷中，警告的不確定數的先驗概率分布。

是一種概率分布，表示在考慮某些 apronic 元素之前對該量的置信度。

先驗概率不是從關於自然狀態的全部資料中確定的，而只是從可用的材料（主要是歷史資料）中確定的; 後驗概率使用有關自然狀態的更全面的資訊，包括先驗概率和補充資料。

先驗概率的計算相對簡單，不使用貝葉斯公式;

後驗概率的計算可以基於貝葉斯公式，使用先驗概率和似然函式。 知識。

先驗概率和後驗概率的區別和聯絡是：前測概率是常說的概率，鏈行進後測概率是條件概率，但條件概率不一定是後測概率。 貝葉斯公式是從測試前概率中找到測試後概率的公式。

這是與貝葉斯概率更新相關的兩個概念。 如果不確定事件發生的主觀概率因新情況的出現而發生變化，那麼變化前的概率稱為先驗概率，變化後的概率稱為後驗概率。

讓我們舉乙個簡單的更新概率的例子。

想象一下，桌面上有三個不透明的碗 A、B 和 C，其中乙個（也是唯一乙個）是乙個瓷碗，下面有乙個雞蛋。 此時，雞蛋在碗 A 下的概率是多少？ 答案：1 3。

現在發生了一些事情：有人揭開了碗C，發現碗C下面沒有雞蛋。 此時，再問一遍：雞蛋在碗A下的概率是多少？ 答案：1 2。

需要注意的是，由於“揭開碗C，發現雞蛋不在碗C下”的新情況，“雞蛋在碗A下”的主觀概率從1 3增加到1 2。 這裡的先驗概率是 1 3，後驗概率是 1 2。

也就是說，“第一”和“後”是引起主觀概率變化的新情況。