事前機率英文解釋翻譯、事前機率的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【機】 apriori probability

分詞翻譯：

事前的英語翻譯：

beforehand; in advance
【法】 ex ante

機率的英語翻譯：

【醫】 probability

專業解析

在漢英詞典視角下，“事前機率”對應的标準英文術語是Prior Probability。它是貝葉斯統計學的核心概念，指在考慮新證據或數據之前，基于已有知識、曆史信息或主觀信念對某個事件發生可能性所賦予的初始概率估計。

核心含義解釋

“事前”的含義：強調時間點或信息狀态。指在獲取當前研究的特定新數據（即“事後”信息）之前，基于背景知識或先前經驗形成的概率判斷。
“機率”的含義：即“概率”（Probability），表示事件發生的可能性大小，取值範圍在0（不可能發生）到1（必然發生）之間。
整體概念：事前機率（Prior Probability）代表了在觀察到新證據之前，對某個假設（Hypothesis）或未知參數（Parameter）的不确定性或相信程度的量化表達。它是貝葉斯定理（Bayes' Theorem）的起點。

貝葉斯框架中的角色

在貝葉斯統計中，事前機率（記為 P(H)）與似然函數（Likelihood，表示在假設 H 成立下觀察到數據 D 的概率，記為 P(D|H)）結合，通過貝葉斯公式計算出事後機率（Posterior Probability）（記為 P(H|D)），即在觀察到數據 D 後，對假設 H 的更新後的信念概率。公式如下：

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

其中：

P(H|D)：事後機率（Posterior Probability）
P(D|H)：似然（Likelihood）
P(H)：事前機率（Prior Probability）
P(D)：證據或數據的邊際概率（Marginal Probability / Evidence）

類型與設定

事前機率的設定是貝葉斯分析的關鍵步驟，其來源可以是：

客觀先驗 (Objective Prior)：基于曆史數據、頻率信息或采用無信息先驗（如均勻分布、Jeffreys 先驗），旨在最小化主觀性。
主觀先驗 (Subjective Prior)：基于專家知識、經驗判斷或個人信念。這在數據稀缺或問題具有獨特性時尤為重要。

應用場景

事前機率的概念廣泛應用于：

機器學習（如貝葉斯分類器、主題模型）
統計建模與預測
風險評估與決策分析
醫學診斷（如結合疾病流行率（事前機率）和檢測結果）
金融建模

權威參考來源

《斯坦福哲學百科全書》(Stanford Encyclopedia of Philosophy) - Bayesian Epistemology：該條目深入探讨了貝葉斯方法在認識論中的應用，清晰定義了先驗概率及其在信念更新中的作用。
美國國家标準與技術研究院 (NIST) 工程統計學手冊：NIST手冊是統計學實踐的權威指南，其貝葉斯分析章節提供了對先驗概率的技術性定義和解釋。 (需在手冊内搜索 “Bayesian analysis” 或 “prior probability”)
Khan Academy - Bayesian probability：可汗學院提供了直觀易懂的貝葉斯概率教程，包含先驗概率的解釋和示例。

網絡擴展解釋

“事前機率”是概率論中的一個術語，通常指在未進行實際統計試驗前，通過理論推導或邏輯分析得出的概率。以下是詳細解釋：

1.基本定義

古典概率：又稱“事前概率”，指在隨機事件中，所有可能結果及其出現次數可通過演繹或外推法預先确定，無需統計試驗即可計算概率。例如抛硬币時，正反面出現的概率各為1/2，因其結果有限且等可能。
先驗概率：英文對應“apriori probability”，指基于主觀經驗或理論假設預先設定的概率，常見于貝葉斯統計。

2.核心特征

有限性：事件的可能結果是有限的（如骰子有6個面）；
等可能性：每個基本事件發生的可能性相等（如公平骰子每個點數概率相同）；
無需試驗：概率通過邏輯分析而非實際統計得出。

3.術語規範

根據權威解釋，“機率”是“概率”的舊稱或誤寫，數學界已統一使用“概率”。因此“事前機率”更規範的表述為“古典概率”或“先驗概率”。

4.應用場景

常見于理論推導場景，如賭博遊戲設計、基礎概率教學等。例如計算撲克牌抽到特定花色的概率時，直接通過牌型結構推導，而非實際抽牌統計。

“事前機率”多指古典概率，強調基于理論假設的預先計算，需注意術語使用的規範性。如需進一步了解概率計算或實際應用，可參考統計學教材或相關數學資料。