베이지안 확률은 무엇입니까?

베이지안 확률은 가능성을 주파수보다는 확률로 간주하는 통계 및 추론에 대한 접근법입니다. 베이지안 확률로 구성된 2 개의 초등학교 인 주관주의 학교와 객관주의 학교는 각각 주관적이고 객관적인 것으로 보인다. 주관적인 학교는 베이지안 확률을 주관적인 믿음의 상태로보고 있으며, Edwin Thompson Jaynes와 Harold Jeffreys 경이 설립 한 객관주의 학교는 베이지안 확률을 객관적으로 정당화하고 논리적으로 일관된 유일한 추론의 형태로보고 있습니다. 객관적인 학교에서 베이지안 확률은 아리스토텔레스 논리의 확장으로 간주됩니다.

베이지안 방법을 가진 오늘날의 열정은 사람들이 좁은 빈번한 시스템으로부터 독립을 찾기 시작했을 때 1950 년경에 시작되었습니다. 베이지안 통계 학자는 대신 가능성을 확률로 본다."10% 확률"이라고 말하십시오. 베이지안은 두 개의 무작위 사건의 조건부 확률과 한계 확률 사이의 엄격한 확률 론적 관계를 증명하는 공식적인 정리 인 베이즈 정리의 중요성을 강조합니다. 베이 에스의 정리는 주어진 사건의 이전 확률에 중점을 둡니다. 예를 들어, 한 환자가 긍정적 인 테스트 결과에 기초하여 암에 걸릴 확률을 평가할 때, 임의의 사람이 암에 걸릴 확률을 고려해야합니다.

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베이지안 확률을 가진 학생들은 베이 에스 정리와 관련 이론의 더 이상 지각적 인 결과를 더욱 방출하는 수천 개의 논문을 발표했습니다. 예를 들어, 회사가 직원을 아편 사용에 대해 테스트하고 있으며 테스트는 99% 민감하고 99% 구체적이므로 약물 사용자가 시간의 99%와 비 사용자 99%를 정확하게 식별합니다. b주어진 직원의 아편 사용에 관여하는 Ackground 확률은 0.5%에 불과하며, 숫자를 Bayes의 정리에 연결하면 특정 직원에 대한 긍정적 인 테스트는 33%의 약물 사용자 일 가능성만을 제공합니다. 테스트중인 품질의 배경 발병률이 매우 낮을 때, 테스트의 감도와 특이성이 높을 때에도 수많은 오 탐지가 발생할 수 있습니다. 의료 세계에서, 의사의 확률에 대한 게으른 해석은 건강한 환자가 위험한 질병에 대해 긍정적으로 테스트하지만 오류의 여백을 알지 못할 때 건강한 환자의 고통을 일상적으로 유발합니다.