事后或然率英文解释翻译、事后或然率的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【机】 aposteriori probability

分词翻译：

事后的英语翻译：

after the event; afterwards
【法】 after the fact; ex post; post factum

或然率的英语翻译：

probability
【机】 probability

专业解析

事后或然率（Posterior Probability）是贝叶斯统计中的核心概念，指在已知新证据或数据后，对某一事件发生概率的修正估计。其数学表达式基于贝叶斯定理： $$ P(H|E) = frac{P(E|H) cdot P(H)}{P(E)} $$ 其中，$P(H|E)$为事后或然率，$H$代表假设，$E$代表观测证据，$P(H)$是先验概率，$P(E|H)$是似然函数。

这一概念在数据分析和机器学习领域广泛应用，例如垃圾邮件过滤系统通过计算特定词汇出现后邮件为垃圾的概率进行分类。与频率学派依赖长期重复实验的“先验概率”不同，贝叶斯方法强调证据的动态更新，更符合实际决策场景。

根据《统计推断原理》（Casella & Berger, 2002）的权威定义，事后或然率的计算需满足概率公理体系，其数值范围严格限定在区间。牛津大学统计系公开课程进一步指出，该概念的实用价值体现在医学诊断领域：当患者检测结果呈阳性时，结合疾病基础发病率（先验）和检测准确率（似然），可精确计算真实患病概率。

网络扩展解释

“事后或然率”这一表述在中文语境中并不常见，可能是对“后验概率”（Posterior Probability）的直译或误译。后验概率是贝叶斯统计中的核心概念，其含义可通过以下要点解释：

1.基本定义

后验概率是指在已知新证据（数据）后，对某个假设或事件发生概率的修正结果。它结合了先验知识（经验）和新观测到的信息，通过贝叶斯定理计算得出。

2.贝叶斯定理公式

后验概率的数学表达式为： $$ P(H|E) = frac{P(E|H) cdot P(H)}{P(E)} $$

$P(H|E)$：后验概率（已知证据E后，假设H成立的概率）
$P(H)$：先验概率（未考虑证据E时，假设H的初始概率）
$P(E|H)$：似然概率（假设H成立时，出现证据E的概率）
$P(E)$：证据E的边际概率（所有可能情况下E出现的总概率）

3.实际应用场景

医学诊断：已知某疾病发病率（先验概率）和检测准确率（似然概率），计算检测结果为阳性时的真实患病概率（后验概率）。
机器学习：贝叶斯分类器通过训练数据更新模型参数的后验概率，实现分类预测。
金融风险评估：结合历史数据（先验）和实时市场信息（证据），修正投资风险的概率。

4.与先验概率的区别

先验概率（Prior Probability）：未考虑新证据前的初始概率，可能基于历史数据或主观经验。
后验概率（Posterior Probability）：整合先验概率和新证据后的更新概率，更具动态性和适应性。

5.重要性

后验概率是贝叶斯统计的核心，强调通过持续迭代更新认知，适用于信息不完全或动态变化的场景（如人工智能、决策分析）。与频率学派的“固定概率”思想不同，它更注重主观经验和客观数据的结合。

若需进一步探讨具体案例或公式推导，可提供更多背景信息以便补充说明。