怎样通俗理解贝叶斯公式(全概率公式)

发布网友发布时间：2024-09-06 11:52

共1个回答

热心网友时间：2024-09-30 07:45

贝叶斯公式，通俗地讲，就是通过已知信息来推测未知信息的方法。

举例来说，小王用试剂检测自己是否得了癌症。已知癌症的概率是万分之一，试剂准确率高达99%。如果小王检测结果为阳性，他可能觉得自己得癌症的概率很高。但实际上，他得癌症的概率大约只有1%。

这是因为癌症与非癌症的比例是1:9999，而得癌症的人检测出阳性和阴性的比例是1:99。通过这些比例，我们可以得出小王得癌症的概率是1%。

这个过程就像在坐标系中画四个方块，每个方块的面积都对应一个概率。小王阳性结果对应的是右上角的方块，其面积（概率）是0.01%乘以99%。

贝叶斯公式实际上就是从已知信息（x轴）推测未知信息（y轴）的过程。它让我们在得到新信息后，更新我们之前的判断和信念。

比如，如果小王在未检测前认为自己得癌症的概率是0.01%，但检测后概率变成了1%，这表明我们的信念得到了“更新”。

贝叶斯公式还可以用来解释各种现象。比如，如果父母都是985大学的，孩子上985大学的概率会从2%上升到14%。这表明努力可以改变命运。

通过不同的解读，我们可以从不同的角度理解贝叶斯公式。比如，它可以看作是努力改变命运的过程，也可以看作是随机与筛选的关系。

总的来说，贝叶斯公式是一种强大的工具，它可以帮助我们更好地理解世界，更新我们的信念和判断。