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贝叶斯定理
贝叶斯定理(Bayes theorem)——托马斯·贝叶斯是一位英国牧师和数学家。他的贝叶斯定理是决策逻辑学的一个分支,使用理论统计学研究概率推论,即根据已经发生的事件来预测将来可能发生的事件。1763年,贝叶斯在他的著作中首次提出了贝叶斯理论。贝叶斯理论假设:如果过去试验中事件的出现率已知,那么根据数学方法可以计算出未来试验中事件出现的概率。贝叶斯理论指出:如果事件的结果不确定,那么量化它的唯一方法就是事件的发生概率。
贝叶斯定理(Bayes theorem),是概率论中的一个结果,它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中,贝叶斯定理(贝叶斯更新)能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。

通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有确定的关系,贝叶斯定理就是这种关系的陈述。作为一个规范的原理,贝叶斯定理对于所有概率的解释是有效的;然而,频率主义者和贝叶斯主义者对于在应用中概率如何被赋值有着不同的看法: 频率主义者根据随机事件发生的频率,或者总体样本里面的个数来赋值概率;贝叶斯主义者要根据未知的命题来赋值概率。一个结果就是,贝叶斯主义者有更多的机会使用贝叶斯定理。
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