先驗概率，事前機率
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.
該模型首先假設系統的所有狀态都是可能發生的，并對系統中的各個元件設定一個先驗概率。
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.
在識别過程中，首先假設各樂器的先驗概率相同，根據高斯混合模型得出的後驗概率确定待識别樂器所屬的種類。
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.
在會計決策分析中所采用的先驗概率通常由會計人員的主觀判斷來确定，使用貝葉斯方法能夠對其進行修正，使之更加符合實際。
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.
它通過市場調查增加信息量，對先驗概率進行修正，從而提高決策者對未來可能性的把握，達到降低決策風險的目的。
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歲之前結婚，那麼婚姻成功的可能性急劇下降。
先驗概率（Prior Probability） 是貝葉斯統計學中的核心概念，指在考慮新證據或數據之前，基于已有知識或曆史信息對某個事件發生可能性的初始估計。它反映了對事件的主觀信念或客觀曆史頻率，是貝葉斯推斷的起點。
定義與作用
先驗概率代表未觀測新數據時對假設（如參數取值、事件狀态）的初始置信度。例如，在疾病診斷中，醫生根據流行病學數據預估某疾病的普遍患病率，即為先驗概率。貝葉斯定理通過結合先驗概率與新數據的似然函數，計算後驗概率（更新後的置信度）。
數學表達
設假設為 ( H )，數據為 ( D )，貝葉斯定理表示為： $$ P(H|D) = frac{P(D|H) cdot P(H)}{P(D)} $$ 其中：
類型與實例
示例：預估某地區降雨概率為 20%（曆史氣象數據），此為 ( P(text{降雨}) = 0.2 )。
與似然函數的區别
先驗概率 ( P(H) ) 關注假設本身的可能性，而似然函數 ( P(D|H) ) 衡量數據對假設的支持程度。兩者結合形成後驗概率，實現證據驅動的概率更新。
"Prior probability"（先驗概率）是統計學和貝葉斯推斷中的核心概念，指在考慮新證據或數據之前，某個假設或事件基于已有知識或經驗得出的初始概率值。以下是詳細解釋：
先驗概率用符號 ( P(A) ) 表示，代表事件 ( A ) 發生的初始概率。在貝葉斯定理中，它與似然概率（( P(B|A) )）結合，用于計算後驗概率（( P(A|B) )）。貝葉斯公式如下： $$ P(A|B) = frac{P(B|A) cdot P(A)}{P(B)} $$ 其中：
場景：疾病檢測
若需具體案例的數學推導或擴展應用，可進一步探讨！
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