Определение апостериорной вероятности

Что такое апостериорная вероятность?

Апостериорная вероятность в байесовской статистике — это пересмотренная или обновленная вероятность события, произошедшего после учета новой информации. Апостериорная вероятность вычисляется путем обновления априорной вероятности с использованием теоремы Байеса. С точки зрения статистики, апостериорная вероятность — это вероятность наступления события A при условии, что событие B произошло.

Формула теоремы Байеса

Формула для вычисления апостериорной вероятности возникновения A с учетом того, что произошло B:

Таким образом, апостериорная вероятность является результирующим распределением P (A | B).

О чем вам говорит апостериорная вероятность?

Теорема Байеса может использоваться во многих приложениях, таких как медицина, финансы и экономика. В финансах теорему Байеса можно использовать для обновления предыдущего убеждения после получения новой информации. Априорная вероятность представляет собой то, во что изначально верили до введения новых свидетельств, а апостериорная вероятность учитывает эту новую информацию.

Распределения апостериорной вероятности должны лучше отражать основную истину процесса генерации данных, чем априорная вероятность, поскольку апостериорная вероятность включает больше информации. Апостериорная вероятность впоследствии может стать априорной для новой обновленной апостериорной вероятности по мере появления новой информации и ее включения в анализ.