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prior probability是什麼意思,prior probability的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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常用詞典

  • 先驗概率,事前機率

  • 例句

  • 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。

  • 網絡擴展資料

    "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:


    1. 定義與公式

    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:


    2. 特點


    3. 實際例子

    場景:疾病檢測


    4. 與後驗概率的區别


    5. 應用領域


    若需具體案例的數學推導或擴展應用,可進一步探讨!

    網絡擴展資料二

    "prior probability"是一個由兩個單詞組成的術語,指的是在考慮所有可能性之前,一個特定事件發生的概率。下面是該詞彙的詳細解釋:

    用法

    "prior probability"通常用于貝葉斯統計學中,用于計算事件發生的概率。這個概率是在考慮到事件的先驗知識之前,根據事件相關的信息得出的。在這種情況下,“prior”表示在考慮到新信息之前,我們已經擁有的關于事件的先驗知識。

    例如:

    解釋

    "prior probability"可以被解釋為在考慮所有可能性之前,一個特定事件發生的概率。這個概率是在考慮到事件的先驗知識之前,根據事件相關的信息得出的。它是貝葉斯統計學中的一個重要概念,用于計算後驗概率。

    例如:

    近義詞

    "prior probability"的近義詞包括:

    反義詞

    "prior probability"的反義詞是"posterior probability",即在考慮到事件的相關信息之後,事件發生的概率。

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