逆概率英文解释翻译、逆概率的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 inverse probability

分词翻译：

逆的英语翻译：

athwart; contradictorily; counter; disobey; go against; inverse
【医】 contra-

概率的英语翻译：

probability
【化】 probability
【医】 probability
【经】 probability

专业解析

逆概率（Inverse Probability）是概率论与统计学中的核心概念，特指在已知结果发生的前提下，推断导致该结果的原因或条件的概率。这一术语在贝叶斯统计框架中尤为重要，其英文对应词为"Inverse Probability"，音标标注为/ɪnˈvɜːrs prɒbəˈbɪləti/，词性为名词短语。

从数学定义分析，逆概率通过贝叶斯定理实现量化表达： $$ P(A|B) = frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} $$ 其中$P(A|B)$即为所求的逆概率，表示事件B发生后事件A的条件概率。该公式揭示如何通过先验概率$P(A)$和似然函数$P(B|A)$推导后验概率的过程。

在工程实践中，逆概率广泛应用于：

医学诊断：计算特定症状下患某疾病的概率（如乳腺癌筛查中根据影像结果判断患病概率）
自然语言处理：语音识别系统推测最可能的语句输入
金融风控：评估交易异常时欺诈行为的发生概率

权威参考文献表明，该概念最早由拉普拉斯于1774年提出，后经英国统计学家贝叶斯完善理论体系。现代应用可见于《Pattern Recognition and Machine Learning》等经典教材，美国统计协会（ASA）将其列为贝叶斯推断的基础工具。需要特别说明的是，"逆概率"这一表述在当代文献中更多被"后验概率"替代，但二者在贝叶斯语境下具有等价性。

网络扩展解释

“逆概率”是概率论中的一个重要概念，通常与贝叶斯定理（Bayes' Theorem）相关。它描述的是在已知结果的情况下，反推事件发生原因的条件概率。以下是详细解释：

核心定义

正向概率：已知原因，预测结果（如已知患病率，计算检测呈阳性的概率）。
逆概率：已知结果，反推原因（如已知检测呈阳性，计算实际患病的概率）。

数学表达（贝叶斯定理）

逆概率的公式为： $$ P(A|B) = frac{P(B|A) cdot P(A)}{P(B)} $$

$P(A|B)$：逆概率（在事件B发生下，事件A的条件概率）
$P(B|A)$：正向概率（在事件A发生下，事件B的条件概率）
$P(A)$：事件A的先验概率
$P(B)$：事件B的总概率

实际应用示例

假设：

某疾病发病率为1%（$P(A)=0.01$）
检测准确率99%（患病者检测阳性概率$P(B|A)=0.99$）
假阳性率5%（非患病者检测阳性概率$P(B| eg A)=0.05$）

求：检测阳性者实际患病的逆概率$P(A|B)$

计算：

计算$P(B)$（总阳性概率）： $$ P(B) = P(B|A)P(A) + P(B| eg A)P( eg A) = 0.99 times 0.01 + 0.05 times 0.99 = 0.0594 $$
代入贝叶斯公式： $$ P(A|B) = frac{0.99 times 0.01}{0.0594} approx 0.167 $$ 结论：即使检测阳性，实际患病概率仅约16.7%，远低于直觉预期。

意义与扩展

贝叶斯思维：通过新证据（检测结果）更新对原有假设（患病率）的信念。
应用领域：
- 医学诊断（如癌症筛查）
- 机器学习（朴素贝叶斯分类器）
- 金融风险评估
与频率学派的区别：贝叶斯方法强调先验知识的作用，而频率学派仅依赖观测数据。

逆概率是“由果溯因”的概率推理工具，其核心是通过贝叶斯定理将经验（先验）与数据（似然）结合，得出更合理的后验概率。这一概念在不确定性推理和现代数据分析中具有基础性作用。