先验概率，事前机率
First, the occurrence of all the system states is considered to have an equal possibility and for each component in the diagnosis system set a prior probability.
该模型首先假设系统的所有状态都是可能发生的，并对系统中的各个元件设定一个先验概率。
In the process of recognition, the prior probability is supposed to be the same, the posterior probability is calculated according to GMM, and then the instrument class is determined.
在识别过程中，首先假设各乐器的先验概率相同，根据高斯混合模型得出的后验概率确定待识别乐器所属的种类。
The prior probability in accounting decision is usually determined by the subjective judgment of the accountant. It can be modified by using the Bayes's method in order to be close to fact.
在会计决策分析中所采用的先验概率通常由会计人员的主观判断来确定，使用贝叶斯方法能够对其进行修正，使之更加符合实际。
It collects information by market investigation, amends the prior probability, and consequently increases assurance of the investor on future success, so that the risk of decision-****** is reduced.
它通过市场调查增加信息量，对先验概率进行修正，从而提高决策者对未来可能性的把握，达到降低决策风险的目的。
If you marry prior to 21 or 22 years old, then the probability of marital success goes down drastically.
如果你在21或22岁之前结婚，那么婚姻成功的可能性急剧下降。
先验概率（Prior Probability） 是贝叶斯统计学中的核心概念，指在考虑新证据或数据之前，基于已有知识或历史信息对某个事件发生可能性的初始估计。它反映了对事件的主观信念或客观历史频率，是贝叶斯推断的起点。
定义与作用
先验概率代表未观测新数据时对假设（如参数取值、事件状态）的初始置信度。例如，在疾病诊断中，医生根据流行病学数据预估某疾病的普遍患病率，即为先验概率。贝叶斯定理通过结合先验概率与新数据的似然函数，计算后验概率（更新后的置信度）。
数学表达
设假设为 ( H )，数据为 ( D )，贝叶斯定理表示为： $$ P(H|D) = frac{P(D|H) cdot P(H)}{P(D)} $$ 其中：
类型与实例
示例：预估某地区降雨概率为 20%（历史气象数据），此为 ( P(text{降雨}) = 0.2 )。
与似然函数的区别
先验概率 ( P(H) ) 关注假设本身的可能性，而似然函数 ( P(D|H) ) 衡量数据对假设的支持程度。两者结合形成后验概率，实现证据驱动的概率更新。
"Prior probability"（先验概率）是统计学和贝叶斯推断中的核心概念，指在考虑新证据或数据之前，某个假设或事件基于已有知识或经验得出的初始概率值。以下是详细解释：
先验概率用符号 ( P(A) ) 表示，代表事件 ( A ) 发生的初始概率。在贝叶斯定理中，它与似然概率（( P(B|A) )）结合，用于计算后验概率（( P(A|B) )）。贝叶斯公式如下： $$ P(A|B) = frac{P(B|A) cdot P(A)}{P(B)} $$ 其中：
场景：疾病检测
若需具体案例的数学推导或扩展应用，可进一步探讨！
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