什么是贝氏公式

4.3贝氏定理 (Bayes’ Theorem)
q定义
计算事后机率的一种方法。可由结果追溯某原因发生的机率，即由后天推测先天，先天是母体性质，后天是样本性质。

q事前机率(Prior Probability)
事件的起始机率估计值。

q事后机率(Posterior Probability)
根据额外资讯而修正过的事件机率。

q贝氏公式(Bayes’ Formula)

【公式】

【例子】在统计学测验中有一选择题，阿清会答的机率为0.4，不会答时，可用猜的，其猜对的机率为0.2，已知此题该考生答对，试问其真正会做的机率为何？

答：

A表会做的题目

B表不会做的题目

G表答对的题目

【例子】一 firm 有甲、乙两条生产线生产同一产品，甲产能为60％，乙为40％，甲生产线之不良率为1％，乙为2％，今随机抽取一件产品正好为不良品，试问其由甲生产的机率为何。

【例子】P.4-11例4.10

一、 作为一种人类的行为，科学对时尚并不排挤。比如，最先研究概率论的数学家中有一位是英国的牧师，名叫托马斯·贝斯，他生于1702年，死于1761年。他用一个或两个事例来预测未来事件的想法曾经风行一时，也一直没有遇到根本性的挑战。

贝氏推理现在已经成为互联网搜索引擎和自动“帮助向导”的核心理论，这促使一些心理学家提出这样一个问题：人脑本身可能也是一部贝氏推论机器。他们认为，贝斯从零碎的数据得出有力的推论这一能力可能在人的思维感知世界方面扮演着重要角色。

P(G/E)=AP(G)×P(E/G)