【转载】Bayesian Law Case(贝叶斯应用场景助记)
2021-04-13 本文已影响0人
sealaes
1、切入
举例两个一样的碗,1号碗有30块巧克力和10块水果糖,2号碗有20块巧克力和20块水果糖
2、问题
随机选择一个碗,从里面拿出一块巧克力
问:这颗巧克力来自1号碗的概率是多少?
3、解题步骤
事件梳理:
1号碗是事件A1,2号碗是事件A2,取出巧克力是事件B1
概率目标:
P(A1|B1),即取出的是巧克力,来自1号碗的概率
4、解题分析
【已知条件/信息】
1号碗有30块巧克力和10块水果糖
2号碗有20块巧克力和20块水果糖
取出的是巧克力
【目标公式】
P(A1|B)=P(A1) * P(B|A1)/P(B)
【几个指标】
先验概率 为P(A1)
后验概率 为P(A1|B)
可能性函数 为P(B|A1)/P(B)
【解题步骤:要求后验概率,要先得到”先验概率“和”可能性函数“】
1)求”先验概率“
P(A1)=P(A2)=0.5
A1表示来自1号碗,A2表示来自2号碗
注:没做实验前,来自1号碗、2号碗的概率,都是0.5
2)求”可能性函数“
可能性函数 P(B|A1)/P(B)
P(B|A1),1号碗的情况下,巧克力的概率是30/(30+10)=0.75
P(B) 需要运用全概率知识点
P(B)=P(A1)P(B|A1)+P(A2)P(B|A2)=0.5*0.75+0.5*0.5=0.625
即 P(B|A1)/P(B)=0.75/0.625=1.2
3)代入贝叶斯公式,P(A1|B)=0.5*1.2
5、贝叶斯定理解决问题的套路
1、分解问题(厘清事件)
1)需要求解什么问题?
识别哪个是贝叶斯公式中的事件A(一般是想要知道的问题)
哪个是事件B(一般是实验结果,新的信息,第二个发生的)
想要知道的问题的概率,可以分为”先验概率“和”后验概率“
2)已知条件是什么?
2、应用贝叶斯定理
列出公式:P(A1|B)=P(A1) * P(B|A1)/P(B)
3、第3步,求贝叶斯公式中的2个指标
1)求先验概率
2)求可能性函数
3)带入贝叶斯公式求后验概率
参考:https://www.pianshen.com/article/25581441989/