如何通俗理解贝叶斯定理

贝叶斯定理:在信息和条件有限的情况下,基于过去的数据,通过动态调整的方法,帮助我们一步步预测出事件发生的接近真实的概率。其根本思想是【后验概率 = 先验概率 * 调整因子】,其中【先验概率】就是在信息不完整情况下做出的主观概率预测;【调整因子】则是在信息收集不断完善的过程中对先验概率的调整;【后验概率】则是经过调整后最终作出的概率预测。

举例:【投资决策分析】

贝叶斯定理用于投资决策分析:在已知相关项目B的资料,而缺乏论证项目A的直接资料时,通过对B项目的有关状态及发生概率分析,推导A项目的状态及发生概率。用数学语言描绘,即当已知事件Bi的概率P(Bi)和事件Bi已发生条件下事件A的概率P(A│Bi),则可运用贝叶斯定理计算出在事件A发生条件下事件Bi的概率P(Bi│A)。按贝叶斯定理进行投资决策的基本步骤是:

❶ 列出在已知项目B条件下项目A的发生概率,即将P(A│B)转换为 P(B│A);

❷ 绘制树型图;

❸ 求各状态结点的期望收益值,并将结果填入树型图;

❹ 根据对树型图的分析,进行投资项目决策。

     

类似文章

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。