Формулата на Бейс: какво представлява Букмейкър Рейтинги Comentar entrada

Формулата на Бейс: какво представлява Букмейкър Рейтинги

В формула Теорема на Bayes можете да видите, че знаменателят е пределната вероятност за събитие. Това също се нарича обща вероятност за събитие, https://palmsbet-bulgaria.com/ което означава, че е вероятността събитието да се случи при всякакви обстоятелства. Тогава вероятността за настъпване на събитие A, при условие, че събитие B също се е случило, се означава с P (A | B). P(B ∣ A) е условната вероятност за настъпване на събитие B, като се има предвид, че A е вярно. По-долу ще представя два примера за теоремата на Байс, в които първият пример прилага теоремата на Байс към тестове с дрегер. Вторият пример показва как формулата може да бъде извлечена в пример за инвестиране в акции с помощта на Nvidia (NVDA).

Последние мысли! Теорема Байеса.

Интуитивно е ясно, че при многократно хвърляне на монетата най-често около 1/2 от всички хвърляния ще имат за резултат падане върху лицевата страна. Предварително сме убедени че да се случва монетата да пада 5 пъти поред върху лицевата страна е твърде рядко събитие, а още по-рядко е да пада по такъв начин например 20 пъти или пък 1000 пъти. Само около 33 процента от времето случаен човек с положителен тест действително би бил употребяващ наркотици. Заключението е, че дори ако дадено лице има положителен тест за лекарство, по-вероятно е да не употребява лекарството, отколкото да го прави. С други думи, броят на фалшивите положителни резултати е по-голям от броя на истинските положителни резултати.

• Също така, очевидно, ако вероятността за дъжд е 100%, то вероятността за облаци е 100%, защото няма дъжд без облаци.
• Теоремата на Байс е кръстена на английския министър и статистик преподобния Томас Байс, който формулира уравнение за своята работа „Есе към решаването на проблем в учението за шансовете“.
• Ние ще разглейдаме всяко събитие като множество, чиито елементи са елементарни събития.
• По-долу ще представя два примера за теоремата на Байс, в които първият пример прилага теоремата на Байс към тестове с дрегер.
• Общата вероятност за събитие често е неизвестна; това, което е известно, са условните вероятности това събитие да се случи, предмет на различни ограничения.
• В действителност тестовете имат минимална грешка , наречена степен на грешки на Bayes.

Какво е правилото за умножение за независими събития?

В машинното обучение теоремата на Байс се използва в байесови методи, като байесова класификация. Това помага на модела да актуализира своите изгледи въз основа на нови данни. Формулата, използвана за намиране на тази условна вероятност, е дадена от теоремата на Байс, както вече беше споменато. Тъй като ние разглеждаме събитията като множества, то имаме възможност лесно да извършваме действия и със събития.

Какво е теорема на Бейс

Което означава, че вероятността даден пациент да е болен, ако тестът е положителен е само около 33%, което не е практично за нуждите на медицината, т.е. Това означава, че тестовете за болести следва да се произвеждат с точност, много по-голяма от 99%. Условната вероятност отразява вероятността за настъпване на събитие, като се има предвид, че друго събитие вече се е случило или е известно. Ако сбъдването на събитието A зависи от това, дали се е сбъднало събитието B или не, казваме че A зависи от B. С Р(А)В означаваме вероятността за сбъдването на събитието А при условие, че се е сбъднало събитието В. Например в медицинската диагностика, при която лекарят може да актуализира вероятността пациентът да има заболяване при нови резултати от теста.

От друга страна, Posterior е ревизираната вероятност дадено събитие да научи нова информация. Възможно е да има редки случаи на тестове с висок процент фалшиво положителни резултати. В такива ситуации теоремата на Bayes взема резултатите от теста и проверява действителната вероятност дали тестът е идентифицирал събитието точно или не. Нека се потопим в света на тази теорема и да разберем какво представлява тя и как работи. Тук събитията са много различни от тестовете, например, когато отидете на изследване за бъбречно заболяване, то ще бъде различно от случай на бъбречно заболяване.

По принзип смятаме, че при различни комплекси от условия се реализират различни събития. Ако подхвърлим с ръце еди тежък предмет нагоре, този предмет ще падне. Тук ви даваме пример за това как теоремата на Байс може да се приложи към сценарии от реалния живот. Този пример е широко разпространена област на приложение на теоремата. Томас Бейс е британски математик и презвитериански пастор, формулирал частен случай на Формулата на Бейс, която се съдържа в посмъртно издадените му трудове.

Лаплас е признат за математик, отговорен за развитието на байесовската вероятност . Многократното извършване на еди опит не може да стане при едни и същи условия. Вероятността на едно събитие изобщо зависи и от това, в кой опит се реализира събитието. Пример за противоположни събития са разгледаните по-горе сигурни и невъзможни събития. Така излиза, че ако е облачно, вероятността за дъжд при зададените параметри е 60%.

Ако при реализиране на определен комплекс от условия дадено събитие не се сбъдва, то се нарича невъзможно събитие. Ние определяме само някои условия за протичането на дадено явление, което ще наричаме събитие. При реализирането на тези условия даденото събитие може да се сбъдне, а може и да не се сбъдне. Такова събитие, което при даден комплекс от условия може да се сбъдне, а може и да не се сбъдне, наричаме случайно. За да разберем формулата на Бейс, добре е да разгледаме конкретен опростен случай – например каква е вероятността да вали дъжд. Тук, използвайки данни, свързани с хипотетично устройство за тестване на ХИВ, имаме различните вероятности, необходими за определяне на точността на устройството.

В действителност тестовете имат минимална грешка , наречена степен на грешки на Bayes. Под честота на едно събитие разбираме частното от броя на сбъдванията му и броя на проведените опити. Понятието вероятност е една идеализация на приложното понятие за честота, с която се явява едно събитие. По-напред ще се запознаем с понятието вероятност, а малко по-долу ще разгледаме и понятието за честота. Обратно, при определени условия протича някакво явление, но ние не сме в състояние да опишем всички условия, при които протича дадено явление.

Обикновено медицинските тестове за диагностициране на различни заболявания не са 100% точни. Може да се случи човек да страда от някакво заболяване и въпреки това тестът да покаже отрицателни резултати. Или може да се окаже, че човекът не страда от болестта, но тестът показва положителни резултати.

Като цяло теоремата на Байс ви помага да получите реалната вероятност за събитие въз основа на дадена тестова информация. Има събития, вероятността на които не зависи от броя на опитите или тази зависимост може да се пренебрегне. Такова разглеждане на многократно повтарящи се опити, в които дадено събитие се реализира с една и съща вероятност, се нарича схема на Бернули. Сложно събитие е падане на двете монети върху различни стени, тогава, когато едната монета е паднала върху Л страна, а другата върху Г или обратно(ЛГ или ГЛ). Така това сложно събитие се реализира само когато се реализира едно от двете елементарни събития(ЛГ или ГЛ), но то не е тъждествено с тях, а само е изградено посредством тези елементарни събития.

Също така, очевидно, ако вероятността за дъжд е 100%, то вероятността за облаци е 100%, защото няма дъжд без облаци. Теоремата на Bayes може да бъде ограничена в случаите, когато данните са недостатъчни или когато събитията са силно зависими от допълнителни фактори, които не са включени в модела. Теоремата на Байс е ключов инструмент за вземане на решения в условия на несигурност, когато имаме някакви данни или информация, но не и пълна сигурност.

С други думи, използва се за изчисляване на вероятността от събитие въз основа на връзката му с друго събитие. Теоремата на Байс е математически принцип, който описва условната вероятност за събитие въз основа на събития, свързани с него. Следователно вероятността човек, избран на случаен принцип да бъде положителен за ХИВ, е 0,083, което е само 8,3%. Това ясно показва, че тестът е неприемлив и не трябва повече да се използва за диагностициране на заболяването. Освен това шансовете ви да получите място за паркиране зависят от времето на деня, къде паркирате и т.н.