Який приклад байєсівського мислення?
приклад: У клінічних випробуваннях,
оцінити ефективність нових методів лікування. Вони поєднують попередні переконання з минулих досліджень або з поточними даними. Це оновлює ймовірність того, наскільки добре працює лікування. Тоді дослідники можуть приймати кращі рішення, використовуючи стару та нову інформацію.26 липня 2024 р
Числовий приклад теореми Байєса Як числовий приклад уявіть, що є тест на наркотики, який є точним на 98%, тобто в 98% випадків він показує справжній позитивний результат для людини, яка вживає наркотик, і 98% часу, він показує справжній негативний результат для тих, хто не вживає препарат.
Байєсовські методи дають нам альтернативний спосіб думати про ймовірність із застосуванням у прийнятті бізнес-рішень. У той час як традиційна статистика вимагає від нас спостереження за значущою вибіркою для прийняття інформативних рішень, байєсівські методи дозволяють визначити підхід «найкращого припущення» на основі доступної інформації.
Байєсівський аналіз — це статистична парадигма, яка відповідає на запитання дослідження щодо невідомих параметрів за допомогою тверджень про ймовірність. Наприклад, яка ймовірність того, що середній зріст чоловіка становить від 70 до 80 дюймів або що середній зріст жінки становить від 60 до 70 дюймів?
Байєсовське міркування передбачає включення умовних ймовірностей та оновлення цих ймовірностей, коли надаються нові докази.
Теорема Байєса забезпечує систематичний спосіб оновлення попередніх ймовірностей новою інформацією чи доказами. Іншими словами, це допомагає нам скорегувати наші переконання щодо ймовірності події на основі даних, які ми спостерігаємо.