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1托马斯·贝叶斯(〜1701-1761)是英国部长和统计学家,他开发了一个相对简单的方程式,以将当前对结果或事件(E;称为先验概率)的信念转换为经过修订的和更新的信念(称为后验概率)(称为后验概率),在遇到一些新的信息后,可以将其视为一种感官标志或信号(s)。结果(即后验概率)是有条件的概率,因为它取决于(即条件为基础)新信息(即给出e或符号e | s)。尽管大多数资源使用比例呈现了贝叶斯定理的计算,但贝叶斯却没有,并且使用频率可以简单地理解数学(例如,Gigerenzer&Hoffrage,1995)。要计算更新的条件概率,人们需要知道在信号(E&S)存在下发生结果或事件的频率以及信号自然显示的频率。使用这两个信息,后验概率仅为E&S /S。在任何一天,一个人的信心(即先前的概率)大约为10%(即3 / 〜30)。但是,如果那天多云,它的信心会下雨(后概率,e | S)为33%(即3 /9)。

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