事後確率

##事後確率とは何ですか？

ベイズ統計における事後確率は、新しい情報を考慮した後に発生するイベントの修正または更新された確率です。事後確率は、ベイズの定理を使用して事前確率を更新することによって計算されます。統計的には、事後確率は、イベントBが発生した場合にイベントAが発生する確率です。

##ベイズの定理式

Bが発生した場合にAが発生する事後確率を計算する式：

$\ begin ＆amp; P（A \ mid B）= \ frac {P（A \ cap B）} {P（B）} = \ frac {P（A）\ times P（B \ mid A）} {P（B）} \＆amp; \ textbf {where：} \＆amp; A、B = \ text \＆amp; P（B \ mid A）= \text{Bが発生する確率そのA}\＆amp; \ text \＆amp; P（A）\ text{および}P（B）= \text{Aが発生する確率} \＆amp; \text{とBは互いに独立して発生します}\end </ annotation> </ semantics> </ math> P （ A ∣ <スパンクラスs = "mord mathnormal" style = "margin-right：0.05017em;"> B ） = P （ B ） P （ A <spanclass="mbin">∩<spanclass = "mspace" style = "margin-right：0.2222222222222222em; "> B ） = P （ B ） P （ A ） ×<spanclass = "mspace" style = "margin-right：0.2222222222222222em;"> P （ B ∣ A ） 場所： A 、 B = <spanclass="mord">イベント P （ B ∣ A ） = Aが与えられた場合にBが発生する確率 本当です P （ A ） および P （ B ） = <spanclass="mord">発生するAの確率 <spanclass="mord">とBは互いに独立して発生します したがって、事後確率は、結果として得られる分布P（A | B）です。 ##事後確率は何を教えてくれますか？ベイズの定理は、医学、金融、経済学などの多くのアプリケーションで使用できます。金融では、ベイズの定理を使用して、新しい情報が取得されると、以前の信念を更新できます。事前確率は、新しい証拠が導入される前に最初に信じられていたものを表し、事後確率は、この新しい情報を考慮に入れます。後部にはより多くの情報が含まれているため、後部確率分布は、前部確率よりもデータ生成プロセスの根本的な真実をよりよく反映しているはずです。事後確率は、その後、新しい情報が発生して分析に組み込まれるときに、新しく更新された事後確率の優先順位になる可能性があります。 ##ハイライト -ベイジアン統計では、事後確率は、新しい情報を考慮した後に発生するイベントの修正または更新された確率です。 -事後確率は、ベイズの定理を使用して事前確率を更新することによって計算されます。 -統計的には、事後確率は、イベントBが発生した場合にイベントAが発生する確率です。 Stock Insights | iOS & Android Investing ideas and signals aggregator (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Disclaimer Terms of Use Privacy Policy Cookie Policy September 16, 2023, 20:10$