ベイジアンの確率とは何ですか？

ベイジアン確率は、概念と推論へのアプローチであり、尤度を周波数ではなく確率と見なします。 ベイジアンの確率の2つの小学校、主観主義者の学校と客観主義学校があり、それぞれ確率を主観的かつ目的と見なしています。 主観的な学校では、ベイジアンの確率を主観的な信念状態と見なしていますが、エドウィン・トンプソン・ジェインズとハロルド・ジェフリーズirによって設立された客観主義者の学校は、ベイジアンの確率を客観的に正当化し、事実では論理的に一貫性のある唯一の推論の形であると考えています。 客観主義者の学校では、ベイジアンの確率はアリストテレスの論理の延長と見なされています。 ベイジアンの統計学者は、代わりに可能性を確率と見なし、たとえば、「10％の確率」。 ベイジアンは、ベイズの定理の重要性を強調しています。これは、2つのランダムなイベントの条件付きと限界確率の間の硬直した確率的関係を証明する正式な定理です。 ベイズの定理は、特定のイベントの以前の確率に大きな重点を置いています。たとえば、1人の患者が陽性の検査結果に基づいて癌を患っている可能性を評価する際には、ランダムな人が癌を持っているという背景確率を考慮しなければなりません。

ベイジアンの確率の

学生は、ベイズの定理と関連定理のさらなる、時には直感的ではない結果を解明する何千もの論文を発表しています。 たとえば、企業が従業員をアヘンの使用についてテストしていることを考慮してください。テストは99％に敏感で99％固有です。つまり、99％の時間と非ユーザーの99％を正しく識別します。 bの場合アヘンの使用に従事している特定の従業員のAckgroundの確率はわずか0.5％であり、数値をベイズの定理に差し込むことで、特定の従業員の陽性テストでは、33％の麻薬使用者である可能性があることを示しています。 テスト対象の品質のバックグラウンドの発生率が非常に低い場合、テストの感度と特異性が高い場合でも、多数の誤検知が生じる可能性があります。 医学の世界では、医師による確率の怠zyな解釈は、危険な疾患の陽性をテストしているが、誤差のマージンを認識していない場合、健康な患者に高い苦痛を日常的に引き起こします。