Cтраница 1
Формула Бейеса называется еще теоремой гипотез, а условия Ht - гипотезами. [1]
Формула Бейеса дает возможность пересмотреть вероятности гипотез с учетом наблюденного результата опыта. [2]
Формула Бейеса называется еще теоремой гипотез, а условия HI - гипотезами. [3]
Формулы Бейеса позволяют произвести и количественные оценки. [4]
Формулы Бейеса позволяют переоценить вероятности гипотез после того, как становится известным результат испытания, в итоге которого появилось событие А. [5]
Обращаясь к теореме Бейеса (5.149), можно видеть, что распределение шума п часто известно. Следовательно, известна также и плотность вероятности р ( z p), но априорная плотность вероятности р ( ji) часто неизвестна и поэтому предполагается равномерной. [6]
Итак, формулу Бейеса следует применять в том случае, когда мы ровно ничего не знаем о единичном событии. Так ли обстоит дело с дождливой погодой. [7]
Интересно применение работы Бейеса в случаях, когда наши заключения об исходе события делаются на основании комбинации априорного ( доопытного) знания и знания результата опыта. [8]
Заметим, что теорема Бейеса перестает быть теоремой и становится просто правилом, если априорные плотности вероятностей р ( zip), р ( Р) являются оценками. [9]
Решаем задачу по формуле Бейеса. [10]
Решаем задачу по формуле Бейеса. [11]
Рассмотрим примеры применения формул Бейеса. [12]
Этой цели служит теорема Бейеса, изложенная на стр. [13]
Собственно говоря, теорема Бейеса относится к решению весьма важной, но частной задачи математической статистики о вычислении функции распределения, учитывающей как проведенные измерения, так и предварительно имевшиеся сведения об определяемых величинах. Если отсутствуют сведения об априорной вероятности, то нет и самой задачи совместного учета предварительной информации и статистических данных, полученных в эксперименте. [14]
Полученное выражение носит название формулы Бейеса. [15]