| dbo:abstract
|
- El anomenat Concepte de Probabilitat Bayesià (angl. Bayesianism) del matemàtic anglès Thomas Bayes, interpreta la probabilitat com a grau de convicció personal (anglès: 'degree of belief'). Així, es diferencia de la percepció de probabilitat objectivista, com del concepte de probabilitat freqüentista , que interpreta probabilitat com freqüència relativa. El concepte de probabilitat bayesià no s'ha de confondre amb el Teorema d'En Bayes, d'ell mateix, que té nombroses aplicacions en estadística. (ca)
- احتمال بايز أو أرجحية النظريّة الافتراضية (بالإنجليزية: Bayesian probability) هو تفسير مفهوم الاحتمال على أنه توقعات ممكنة لظاهرة ما حيث تمثل هذه التوقعات حالة من المعرفة أو مقياس لاعتقاد شخصي، بدلا من استخدام مفهوم الاحتمال التكراري. يمكن اعتبار تفسير احتمال بايز على أنه امتداد لمنطق المقترحات، والذي يمكننا من الوصول للاستنتاج بناء على الفرضيات. حيث أنه سواء كان المقترح خاطئا أو صحيحا فإنه يبقى غير مؤكد. من منظور احتمال بايز فإن الفرضيات مرتبطة باحتمال، لكن من منظور الاحتمال التكراري فإن الفرضيات عادة ما يتم اختبارها بدون ربطها بأي احتمال. احتمال بايز ينتمي إلى فئة الاحتمالات الاستدلالية والتي يتم تقييم الاحتماليات للفرضيات تحت الدراسة. في احتمال بايزين يتم تحديد بعض الاحتمالات المسبقة، والتي يتم تحديثها لاحقا لتصبح احتمالات لاحقة على ضوء البيانات الجديدة (الأدلة). يوفر تفسير بايز مجموعة قياسية من الإجراءات والصيغ لإجراء هذه الحسابات. مصطلح Bayesian مستمد من عالم الرياضيات واللاهوتي توماس بايز في القرن الثامن عشر، الذي قدم أول حل رياضي لمشكلة معقدة في استدلال بايز. عالم الرياضيات بيير سيمون لابلاس يعتبر هو الرائد لما يسمى الآن باحتمال بايز. بشكل عام، هناك رأيان في احتمال بايز والذي يمكن أن يفسر بطرق مختلفة مفهوم الاحتمال. فوفقا للرأي الموضوعي، فإن الاحتمال هو التوقع المعقول الذي يمثل حالة المعرفة، ويمكن تفسيره على أنه امتداد للمنطق حيث يمكن تبرير قواعده من خلال نظرية كوكس. ووفقا للرأي الشخصي، فإن الاحتمال يقيس الاعتقاد الشخصي، ويمكن تبرير قواعده بالمتطلبات العقلانية والاتساق الواردة في الكتاب الهولندي أو من نظرية القرار ونظرية de Finetti's. (ar)
- Der nach dem englischen Mathematiker Thomas Bayes benannte bayessche Wahrscheinlichkeitsbegriff (engl. Bayesianism) interpretiert Wahrscheinlichkeit als Grad persönlicher Überzeugung (englisch degree of belief). Er unterscheidet sich damit von den objektivistischen Wahrscheinlichkeitsauffassungen wie dem frequentistischen Wahrscheinlichkeitsbegriff, der Wahrscheinlichkeit als relative Häufigkeit interpretiert. Der bayessche Wahrscheinlichkeitsbegriff darf nicht mit dem gleichfalls auf Thomas Bayes zurückgehenden Satz von Bayes verwechselt werden, welcher in der Statistik reiche Anwendung findet. (de)
- Bayesian probability is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses; that is, with propositions whose truth or falsity is unknown. In the Bayesian view, a probability is assigned to a hypothesis, whereas under frequentist inference, a hypothesis is typically tested without being assigned a probability. Bayesian probability belongs to the category of evidential probabilities; to evaluate the probability of a hypothesis, the Bayesian probabilist specifies a prior probability. This, in turn, is then updated to a posterior probability in the light of new, relevant data (evidence). The Bayesian interpretation provides a standard set of procedures and formulae to perform this calculation. The term Bayesian derives from the 18th-century mathematician and theologian Thomas Bayes, who provided the first mathematical treatment of a non-trivial problem of statistical data analysis using what is now known as Bayesian inference. Mathematician Pierre-Simon Laplace pioneered and popularized what is now called Bayesian probability. (en)
- Probabilitate bayesiarra probabilitate kontzeptuaren interpretazio bat da, non, fenomeno baten maiztasun edo joera izan ordez, probabilitatea arrazoizko itxaropen gisa interpretatzen da, ezagutza-egoera bat irudikatuz edo sineste pertsonal bat kuantifikatuz. Probabilitatearen interpretazio bayesiarra hipotesi bidezko arrazoibidea ahalbidetzen duen logika propositiboaren luzapen gisa ikus daiteke; hau da, egia edo faltsukeria ezezaguna duten proposizioekin. Ikuspegi bayesiarrean, probabilitate bat hipotesi bati esleitzen zaio; maiztasunaren inferentzian, aldiz, hipotesi bat probabilitaterik esleitu gabe egiaztatu ohi da. Probabilitate bayesiarra probabilitate probatorioen kategoriakoa da; hipotesi baten probabilitatea ebaluatzeko, probabilista bayesiarrak aurretiko probabilitate bat zehazten du. Hori, era berean, datu garrantzitsu berriak (probak) ikusi ondoren eguneratzen da. Baiezko interpretazioak kalkulu hori egiteko prozeduren eta formulen multzo estandarra ematen du. Bayes terminoa Thomas Bayes XVIII. mendeko matematikari eta teologotik dator. Hark eman zuen datu estatistikoak aztertzeko bitarikoa ez den problema baten lehen tratamendu matematikoa, orain inferentzia bayesiarra deritzona erabiliz. (eu)
- La probabilidad bayesiana es una de las diferentes interpretaciones del concepto de probabilidad. La interpretación bayesiana de la probabilidad puede ser vista como una extensión de la lógica proposicional que permite razonar con hipótesis, es decir, las proposiciones cuya veracidad o falsedad son inciertas. La probabilidad bayesiana pertenece a la categoría de las probabilidades probatorias; para evaluar la probabilidad de una hipótesis, la probabilista bayesiana especifica alguna probabilidad a priori, que se actualiza a continuación, a la luz de nuevos y relevantes datos (en pruebas). La interpretación bayesiana proporciona un conjunto estándar de los procedimientos y las fórmulas para realizar este cálculo. En contraste con la interpretación de la probabilidad como la "frecuencia" o "propensión" de algún fenómeno, la probabilidad bayesiana es una cantidad que se asigna para el propósito de representar un estado de conocimiento, o un estado de creencia. En la vista bayesiana, una probabilidad se asigna a una hipótesis, mientras que bajo el punto de vista frecuentista, una hipótesis es típicamente probada sin ser asignada una probabilidad. El término "bayesiano" se refiere al matemático del siglo XVIII y teólogo Thomas Bayes, que proporcionó el primer tratamiento matemático de un problema no trivial de la inferencia bayesiana. El matemático Pierre-Simon Laplace fue pionero y popularizó lo que ahora se llama probabilidad bayesiana. En términos generales, hay dos puntos de vista sobre la probabilidad bayesiana que interpretan el concepto de probabilidad de diferentes maneras. Según el punto de vista objetivista, las reglas de la estadística bayesiana pueden justificarse por exigencias de la racionalidad y la coherencia, y la interpretan como una extensión de la lógica. Según la visión subjetivista, cuantifica la probabilidad de una "opinión personal". Muchos métodos modernos de aprendizaje automático se basan en los principios bayesianos objetivistas. (es)
- 베이즈 확률론은 베이즈 정리를 바탕으로 한 에 기반한 확률론이다. 베이즈 확률론은 확률을 일어날 수 있는 모든 경우의 수를 알고 있는 상태에서 특정한 조건의 사건이 일어날 경우의 빈도를 계산하는 고전적인 확률의 정의와 달리 어떠한 사건이 일어날 것이라는 합리적 기대의 척도로 해석한다. 이에 따라 베이즈 확률론이 다루는 확률은 어떠한 지식에 대한 신뢰나 논리적 추론의 결과로 해석된다. 베이즈 확률론은 어떤 사건이 일어날 확률을 구하기 위해 선험적인 가설로 설정된 사전 확률을 일정한 데이터를 통해 보완한 사후 확률로서 보정한다. 사전 확률은 아직 검증되지 않은 주관적 믿음이지만 이후 보정을 거쳐 되먹임 되기 때문에 점차 정확도가 향상된다. 한편 사후 확률은 일어난 사건의 결과를 놓고 그 결과가 나오게 된 원인을 생각하는 역방향의 확률이다. 즉 사건의 결과에서 애초의 표본 공간을 추정하는 작업이 된다. 따라서 사후 확률은 단독으로 확인할 수 없고 원인에 대한 가설과 결과 사이의 조건부 확률로 나타낼 수 밖에 없다. 베이즈 확률론의 확률 해석은 참값을 알지 못하는 가설을 검증하는 명제 논리의 확장으로 이해될 수 있다. 확률의 해석에는 도수 확률과 같이 시행을 통해 사건의 빈도를 측정하는 객관주의 해석과 베이즈 확률론과 같이 선험적 확률을 먼저 설정하는 주관주의 해석이 있다. 베이즈 확률론은 주관주의 확률 해석의 표준으로 자리잡았다. 베이즈 확률론이라는 이름은 18세기 개신교 목사이자 수학자였던 토머스 베이즈에서 온 것이다.:131 토머스 베이즈는 과거에 사건이 일어난 횟수 또는 일어나지 않은 횟수 만을 근거로 미래의 불확실한 사건의 확률을 알고자 하였다. 탁자 위에 구르는 공의 위치를 추정하는 사고 실험을 통해 처음에는 공의 위치를 알 지 못하여도 시행 착오를 통해 점차 정확한 위치를 추정할 수 있음을 보였다.:26-27 베이즈는 자신의 이러한 추론을 훗날 포기하였으나 훗날 라플라스가 독자적으로 재발견하였다.:97–98 (ko)
- ベイズ確率（ベイズかくりつ、英: Bayesian probability）とは、確率の概念を解釈したもので、ある現象の頻度や傾向の代わりに、確率を知識の状態を表す合理的な期待値、あるいは個人的な信念の定量化と解釈したものである。 ベイズ確率の解釈は、命題論理を拡張したものであり、真偽が不明な命題を用いた推論を可能にするものと考えられる。ベイズの考え方では仮説に確率を付与するが、頻度論的な推論では確率を付与せずに仮説を検証するのが一般的である。 ベイズ確率は証拠能力のある確率のカテゴリーに属する。仮説の確率を評価するために、ベイズ確率論者は事前確率を指定する。仮説の確率を評価するために、ベイズの確率論者は事前確率を指定し、新しい関連データ（証拠）に照らし合わせて事後確率に更新する。ベイジアン解釈では、この計算を行うための標準的な手順と式が用意されている。 ベイジアンという言葉は、18世紀の数学者・神学者であるトーマス・ベイズに由来する。ベイズは、現在ベイズ推定として知られているものを用いて、統計的データ分析の自明でない問題を初めて数学的に扱った人物である。また、数学者のピエール＝シモン・ラプラスは、現在ではベイズ確率と呼ばれているものを開拓し、普及させた。 (ja)
- Het Bayesiaanse kansbegrip is een interpretatie van kans als redelijke verwachting die, in de objectivistische visie, de staat van kennis vertegenwoordigt, of die, in de subjectivistische visie, als kwantificering van een persoonlijke overtuiging van een bepaald verschijnsel wordt geïnterpreteerd. Beide visies staan tegenover de klassieke kansinterpretatie en de frequentistische opvatting. De Bayesiaanse interpretatie van kans kan gezien worden als een uitbreiding van de propositielogica die redeneringen met hypothesen mogelijk maakt met uitspraken waarvan de waarheid onzeker is. In de Bayesiaanse visie wordt een kans toegewezen aan een hypothese, terwijl in de frequentistische opvatting een hypothese meestal alleen getoetst wordt zonder daaraan een kans te verbinden. Bayesiaanse kansen behoren tot de categorie van bewijsbare kansen, in de zin dat de kans van een hypothese geëvalueerd wordt in het licht van nieuw verkregen kennis. Daartoe specificeert de Bayesiaan vooraf een zogenaamde a-priori-kans, die vervolgens wordt bijgesteld tot een a-posteriori-kans in het licht van nieuwe, relevante gegevens. De Bayesiaanse kansrekening biedt een standaardmethode en formules om deze berekening uit te voeren. De term Bayesiaans is afgeleid van het theorema van Bayes, dat als grondslag dient voor de berekening van de a-posteriori-kans. Deze stelling is weer genoemd naar de 18e-eeuwse wiskundige en theoloog Thomas Bayes, die de eerste wiskundige behandeling van een niet-triviaal probleem van statistische data-analyse, nu bekend als Bayesiaanse statistiek. De wiskundige Pierre-Simon Laplace pionierde met wat nu de Bayesiaanse kans wordt genoemd en populariseerde het. De objectivistische visie wordt gerechtvaardigd door de . De subjectivistische visie wordt gerechtvaardigd door eisen van rationaliteit en samenhang volgens het zogenaamde -argument of uit de beslissingstheorie en de . (nl)
- La probabilità bayesiana è un'interpretazione del concetto di probabilità, in cui, anziché la frequenza o la propensione di qualche fenomeno, la probabilità viene interpretata come aspettazione razionale rappresentante uno stato di conoscenza o come quantificazione di una convinzione personale. L'interpretazione bayesiana della probabilità può essere vista come coestensiva della logica proposizionale con l'inclusione del ragionamento tramite ipotesi, vale a dire, con proposizioni la cui verità o falsità è sconosciuta. Nella visione bayesiana, una probabilità viene assegnata a un'ipotesi, mentre nell'approccio frequentista alle inferenze, un'ipotesi viene tipicamente verificata senza che venga ad essa assegnata una probabilità. La probabilità bayesiana appartiene alla categoria delle "probabilità probatorie": per valutare la probabilità di un'ipotesi, infatti, il probabilista bayesiano deve specificare una probabilità iniziale (probabilità a priori o prior probability). Questa, a sua volta, viene poi aggiornata ad una probabilità finale alla luce di nuovi dati pertinenti (prove o evidenze). L'interpretazione bayesiana inoltre fornisce un insieme standard di procedure e formule per eseguire questo calcolo. Il termine bayesiano deriva dal matematico e teologo del XVIII secolo Thomas Bayes, che fornì la prima trattazione formale di un problema non banale riguardante l'analisi dei dati usando quella che è ora nota come inferenza bayesiana. Il matematico e fisico francese Pierre-Simon Laplace (1749 - 1827) fu un pioniere nel rendere popolare quella che oggi è chiamata probabilità bayesiana. (it)
- Prawdopodobieństwo subiektywne – interpretacja prawdopodobieństwa, według której prawdopodobieństwo nie musi być wielkością obiektywną, lecz może być określone na podstawie subiektywnej opinii osoby, zależnie od dostępnych jej aktualnie danych. Przy tej interpretacji można stosować metody rachunku prawdopodobieństwa praktycznie do wszystkiego – stwierdzania czy dany e-mail jest spamem, wyliczania szans na to, która drużyna zwycięży mecz, jaki jest poziom znajomości angielskiego kogoś, kto napisał test z danym wynikiem, czy też która z teorii na dany temat jest prawdziwa. (pl)
- Probabilidade epistemológica ou probabilidade Bayesiana (relacionando-se ao matemático Thomas Bayes), é uma percepção em seres humanos que representa incertezas sobre proposições quando não se tem conhecimento completo das circunstâncias causativas. Tais proposições podem ser sobre eventos passados ou futuros. Alguns exemplos de probabilidade epistemiológica são designar uma probabilidade à proposição de que uma lei da Física proposta seja verdadeira, e determinar o quão "provável" é que um suspeito cometeu um crime, baseado nas provas apresentadas. (pt)
- Байесовская вероятность — это интерпретация понятия вероятности, используемая в байесовской теории. Вероятность определяется как степень уверенности в истинности суждения. Для определения степени уверенности в истинности суждения при получении новой информации в байесовской теории используется теорема Байеса. (ru)
- 贝叶斯概率（英語：Bayesian probability）是由贝叶斯理论所提供的一种对概率的解释，它采用将概率定义为某人对一个命题信任的程度的概念。贝叶斯理论同时也建议贝叶斯定理可以用作根据新的信息导出或者更新现有的置信度的规则。 (zh)
- Ба́єсова ймові́рність (англ. Bayesian probability) — це одна з інтерпретацій поняття ймовірності. На протилежність до інтерпретування ймовірності як «частоти» або певного явища, баєсова ймовірність є величиною, що ми визначаємо з метою представлення стану знання або переконання. З баєсової точки зору ймовірність призначається гіпотезі, тоді як згідно з частотницькою точкою зору гіпотеза зазвичай перевіряється, не маючи призначеної ймовірності. Баєсову інтерпретацію ймовірності можна розглядати як розширення логіки висловлень, що уможливлює міркування із гіпотезами, тобто судженнями, чиї істинність або хибність є невизначеними. Баєсова ймовірність належить до категорії доказових імовірностей; для обчислення ймовірності гіпотези фахівець із баєсової статистики встановлює певну апріорну ймовірність, що потім уточнюється у світлі нових, доречних даних (свідчень). Баєсова інтерпретація забезпечує стандартний набір процедур та формул для виконання цього обчислення. Термін «баєсова» походить від математика та теолога XVIII сторіччя Томаса Баєса, що запропонував перший математичний підхід до нетривіальної задачі баєсового висновування. Математик П'єр-Симон Лаплас започаткував та популяризував те, що тепер називається баєсовою ймовірністю. Загалом кажучи, існує два погляди на баєсову ймовірність, що інтерпретують поняття ймовірність різним чином. Згідно з об'єктивістським підходом, правила баєсової статистики може бути підтверджено , та інтерпретовано як розширення логіки. Згідно з суб'єктивістським підходом, ймовірність визначає «особисте переконання». (uk)
|
| rdfs:comment
|
- El anomenat Concepte de Probabilitat Bayesià (angl. Bayesianism) del matemàtic anglès Thomas Bayes, interpreta la probabilitat com a grau de convicció personal (anglès: 'degree of belief'). Així, es diferencia de la percepció de probabilitat objectivista, com del concepte de probabilitat freqüentista , que interpreta probabilitat com freqüència relativa. El concepte de probabilitat bayesià no s'ha de confondre amb el Teorema d'En Bayes, d'ell mateix, que té nombroses aplicacions en estadística. (ca)
- ベイズ確率（ベイズかくりつ、英: Bayesian probability）とは、確率の概念を解釈したもので、ある現象の頻度や傾向の代わりに、確率を知識の状態を表す合理的な期待値、あるいは個人的な信念の定量化と解釈したものである。 ベイズ確率の解釈は、命題論理を拡張したものであり、真偽が不明な命題を用いた推論を可能にするものと考えられる。ベイズの考え方では仮説に確率を付与するが、頻度論的な推論では確率を付与せずに仮説を検証するのが一般的である。 ベイズ確率は証拠能力のある確率のカテゴリーに属する。仮説の確率を評価するために、ベイズ確率論者は事前確率を指定する。仮説の確率を評価するために、ベイズの確率論者は事前確率を指定し、新しい関連データ（証拠）に照らし合わせて事後確率に更新する。ベイジアン解釈では、この計算を行うための標準的な手順と式が用意されている。 ベイジアンという言葉は、18世紀の数学者・神学者であるトーマス・ベイズに由来する。ベイズは、現在ベイズ推定として知られているものを用いて、統計的データ分析の自明でない問題を初めて数学的に扱った人物である。また、数学者のピエール＝シモン・ラプラスは、現在ではベイズ確率と呼ばれているものを開拓し、普及させた。 (ja)
- Prawdopodobieństwo subiektywne – interpretacja prawdopodobieństwa, według której prawdopodobieństwo nie musi być wielkością obiektywną, lecz może być określone na podstawie subiektywnej opinii osoby, zależnie od dostępnych jej aktualnie danych. Przy tej interpretacji można stosować metody rachunku prawdopodobieństwa praktycznie do wszystkiego – stwierdzania czy dany e-mail jest spamem, wyliczania szans na to, która drużyna zwycięży mecz, jaki jest poziom znajomości angielskiego kogoś, kto napisał test z danym wynikiem, czy też która z teorii na dany temat jest prawdziwa. (pl)
- Probabilidade epistemológica ou probabilidade Bayesiana (relacionando-se ao matemático Thomas Bayes), é uma percepção em seres humanos que representa incertezas sobre proposições quando não se tem conhecimento completo das circunstâncias causativas. Tais proposições podem ser sobre eventos passados ou futuros. Alguns exemplos de probabilidade epistemiológica são designar uma probabilidade à proposição de que uma lei da Física proposta seja verdadeira, e determinar o quão "provável" é que um suspeito cometeu um crime, baseado nas provas apresentadas. (pt)
- Байесовская вероятность — это интерпретация понятия вероятности, используемая в байесовской теории. Вероятность определяется как степень уверенности в истинности суждения. Для определения степени уверенности в истинности суждения при получении новой информации в байесовской теории используется теорема Байеса. (ru)
- 贝叶斯概率（英語：Bayesian probability）是由贝叶斯理论所提供的一种对概率的解释，它采用将概率定义为某人对一个命题信任的程度的概念。贝叶斯理论同时也建议贝叶斯定理可以用作根据新的信息导出或者更新现有的置信度的规则。 (zh)
- احتمال بايز أو أرجحية النظريّة الافتراضية (بالإنجليزية: Bayesian probability) هو تفسير مفهوم الاحتمال على أنه توقعات ممكنة لظاهرة ما حيث تمثل هذه التوقعات حالة من المعرفة أو مقياس لاعتقاد شخصي، بدلا من استخدام مفهوم الاحتمال التكراري. يمكن اعتبار تفسير احتمال بايز على أنه امتداد لمنطق المقترحات، والذي يمكننا من الوصول للاستنتاج بناء على الفرضيات. حيث أنه سواء كان المقترح خاطئا أو صحيحا فإنه يبقى غير مؤكد. من منظور احتمال بايز فإن الفرضيات مرتبطة باحتمال، لكن من منظور الاحتمال التكراري فإن الفرضيات عادة ما يتم اختبارها بدون ربطها بأي احتمال. (ar)
- Der nach dem englischen Mathematiker Thomas Bayes benannte bayessche Wahrscheinlichkeitsbegriff (engl. Bayesianism) interpretiert Wahrscheinlichkeit als Grad persönlicher Überzeugung (englisch degree of belief). Er unterscheidet sich damit von den objektivistischen Wahrscheinlichkeitsauffassungen wie dem frequentistischen Wahrscheinlichkeitsbegriff, der Wahrscheinlichkeit als relative Häufigkeit interpretiert. (de)
- Bayesian probability is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. (en)
- La probabilidad bayesiana es una de las diferentes interpretaciones del concepto de probabilidad. La interpretación bayesiana de la probabilidad puede ser vista como una extensión de la lógica proposicional que permite razonar con hipótesis, es decir, las proposiciones cuya veracidad o falsedad son inciertas. (es)
- Probabilitate bayesiarra probabilitate kontzeptuaren interpretazio bat da, non, fenomeno baten maiztasun edo joera izan ordez, probabilitatea arrazoizko itxaropen gisa interpretatzen da, ezagutza-egoera bat irudikatuz edo sineste pertsonal bat kuantifikatuz. Bayes terminoa Thomas Bayes XVIII. mendeko matematikari eta teologotik dator. Hark eman zuen datu estatistikoak aztertzeko bitarikoa ez den problema baten lehen tratamendu matematikoa, orain inferentzia bayesiarra deritzona erabiliz. (eu)
- 베이즈 확률론은 베이즈 정리를 바탕으로 한 에 기반한 확률론이다. 베이즈 확률론은 확률을 일어날 수 있는 모든 경우의 수를 알고 있는 상태에서 특정한 조건의 사건이 일어날 경우의 빈도를 계산하는 고전적인 확률의 정의와 달리 어떠한 사건이 일어날 것이라는 합리적 기대의 척도로 해석한다. 이에 따라 베이즈 확률론이 다루는 확률은 어떠한 지식에 대한 신뢰나 논리적 추론의 결과로 해석된다. 베이즈 확률론은 어떤 사건이 일어날 확률을 구하기 위해 선험적인 가설로 설정된 사전 확률을 일정한 데이터를 통해 보완한 사후 확률로서 보정한다. 사전 확률은 아직 검증되지 않은 주관적 믿음이지만 이후 보정을 거쳐 되먹임 되기 때문에 점차 정확도가 향상된다. 한편 사후 확률은 일어난 사건의 결과를 놓고 그 결과가 나오게 된 원인을 생각하는 역방향의 확률이다. 즉 사건의 결과에서 애초의 표본 공간을 추정하는 작업이 된다. 따라서 사후 확률은 단독으로 확인할 수 없고 원인에 대한 가설과 결과 사이의 조건부 확률로 나타낼 수 밖에 없다. 베이즈 확률론의 확률 해석은 참값을 알지 못하는 가설을 검증하는 명제 논리의 확장으로 이해될 수 있다. (ko)
- La probabilità bayesiana è un'interpretazione del concetto di probabilità, in cui, anziché la frequenza o la propensione di qualche fenomeno, la probabilità viene interpretata come aspettazione razionale rappresentante uno stato di conoscenza o come quantificazione di una convinzione personale. (it)
- Het Bayesiaanse kansbegrip is een interpretatie van kans als redelijke verwachting die, in de objectivistische visie, de staat van kennis vertegenwoordigt, of die, in de subjectivistische visie, als kwantificering van een persoonlijke overtuiging van een bepaald verschijnsel wordt geïnterpreteerd. Beide visies staan tegenover de klassieke kansinterpretatie en de frequentistische opvatting. (nl)
- Ба́єсова ймові́рність (англ. Bayesian probability) — це одна з інтерпретацій поняття ймовірності. На протилежність до інтерпретування ймовірності як «частоти» або певного явища, баєсова ймовірність є величиною, що ми визначаємо з метою представлення стану знання або переконання. З баєсової точки зору ймовірність призначається гіпотезі, тоді як згідно з частотницькою точкою зору гіпотеза зазвичай перевіряється, не маючи призначеної ймовірності. (uk)
|
