事前机率英文解释翻译、事前机率的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【机】 apriori probability

分词翻译：

事前的英语翻译：

beforehand; in advance
【法】 ex ante

机率的英语翻译：

【医】 probability

专业解析

在汉英词典视角下，“事前机率”对应的标准英文术语是Prior Probability。它是贝叶斯统计学的核心概念，指在考虑新证据或数据之前，基于已有知识、历史信息或主观信念对某个事件发生可能性所赋予的初始概率估计。

核心含义解释

“事前”的含义：强调时间点或信息状态。指在获取当前研究的特定新数据（即“事后”信息）之前，基于背景知识或先前经验形成的概率判断。
“机率”的含义：即“概率”（Probability），表示事件发生的可能性大小，取值范围在0（不可能发生）到1（必然发生）之间。
整体概念：事前机率（Prior Probability）代表了在观察到新证据之前，对某个假设（Hypothesis）或未知参数（Parameter）的不确定性或相信程度的量化表达。它是贝叶斯定理（Bayes' Theorem）的起点。

贝叶斯框架中的角色

在贝叶斯统计中，事前机率（记为 P(H)）与似然函数（Likelihood，表示在假设 H 成立下观察到数据 D 的概率，记为 P(D|H)）结合，通过贝叶斯公式计算出事后机率（Posterior Probability）（记为 P(H|D)），即在观察到数据 D 后，对假设 H 的更新后的信念概率。公式如下：

$$ P(H|D) = frac{P(D|H) cdot P(H)}{P(D)} $$

其中：

P(H|D)：事后机率（Posterior Probability）
P(D|H)：似然（Likelihood）
P(H)：事前机率（Prior Probability）
P(D)：证据或数据的边际概率（Marginal Probability / Evidence）

类型与设定

事前机率的设定是贝叶斯分析的关键步骤，其来源可以是：

客观先验 (Objective Prior)：基于历史数据、频率信息或采用无信息先验（如均匀分布、Jeffreys 先验），旨在最小化主观性。
主观先验 (Subjective Prior)：基于专家知识、经验判断或个人信念。这在数据稀缺或问题具有独特性时尤为重要。

应用场景

事前机率的概念广泛应用于：

机器学习（如贝叶斯分类器、主题模型）
统计建模与预测
风险评估与决策分析
医学诊断（如结合疾病流行率（事前机率）和检测结果）
金融建模

权威参考来源

《斯坦福哲学百科全书》(Stanford Encyclopedia of Philosophy) - Bayesian Epistemology：该条目深入探讨了贝叶斯方法在认识论中的应用，清晰定义了先验概率及其在信念更新中的作用。
美国国家标准与技术研究院 (NIST) 工程统计学手册：NIST手册是统计学实践的权威指南，其贝叶斯分析章节提供了对先验概率的技术性定义和解释。 (需在手册内搜索 “Bayesian analysis” 或 “prior probability”)
Khan Academy - Bayesian probability：可汗学院提供了直观易懂的贝叶斯概率教程，包含先验概率的解释和示例。

网络扩展解释

“事前机率”是概率论中的一个术语，通常指在未进行实际统计试验前，通过理论推导或逻辑分析得出的概率。以下是详细解释：

1.基本定义

古典概率：又称“事前概率”，指在随机事件中，所有可能结果及其出现次数可通过演绎或外推法预先确定，无需统计试验即可计算概率。例如抛硬币时，正反面出现的概率各为1/2，因其结果有限且等可能。
先验概率：英文对应“apriori probability”，指基于主观经验或理论假设预先设定的概率，常见于贝叶斯统计。

2.核心特征

有限性：事件的可能结果是有限的（如骰子有6个面）；
等可能性：每个基本事件发生的可能性相等（如公平骰子每个点数概率相同）；
无需试验：概率通过逻辑分析而非实际统计得出。

3.术语规范

根据权威解释，“机率”是“概率”的旧称或误写，数学界已统一使用“概率”。因此“事前机率”更规范的表述为“古典概率”或“先验概率”。

4.应用场景

常见于理论推导场景，如赌博游戏设计、基础概率教学等。例如计算扑克牌抽到特定花色的概率时，直接通过牌型结构推导，而非实际抽牌统计。

“事前机率”多指古典概率，强调基于理论假设的预先计算，需注意术语使用的规范性。如需进一步了解概率计算或实际应用，可参考统计学教材或相关数学资料。