逆概率英文解釋翻譯、逆概率的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 inverse probability

分詞翻譯：

逆的英語翻譯：

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

概率的英語翻譯：

probability
【化】 probability
【醫】 probability
【經】 probability

專業解析

逆概率（Inverse Probability）是概率論與統計學中的核心概念，特指在已知結果發生的前提下，推斷導緻該結果的原因或條件的概率。這一術語在貝葉斯統計框架中尤為重要，其英文對應詞為"Inverse Probability"，音标标注為/ɪnˈvɜːrs prɒbəˈbɪləti/，詞性為名詞短語。

從數學定義分析，逆概率通過貝葉斯定理實現量化表達： $$ P(A|B) = frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} $$ 其中$P(A|B)$即為所求的逆概率，表示事件B發生後事件A的條件概率。該公式揭示如何通過先驗概率$P(A)$和似然函數$P(B|A)$推導後驗概率的過程。

在工程實踐中，逆概率廣泛應用于：

醫學診斷：計算特定症狀下患某疾病的概率（如乳腺癌篩查中根據影像結果判斷患病概率）
自然語言處理：語音識别系統推測最可能的語句輸入
金融風控：評估交易異常時欺詐行為的發生概率

權威參考文獻表明，該概念最早由拉普拉斯于1774年提出，後經英國統計學家貝葉斯完善理論體系。現代應用可見于《Pattern Recognition and Machine Learning》等經典教材，美國統計協會（ASA）将其列為貝葉斯推斷的基礎工具。需要特别說明的是，"逆概率"這一表述在當代文獻中更多被"後驗概率"替代，但二者在貝葉斯語境下具有等價性。

網絡擴展解釋

“逆概率”是概率論中的一個重要概念，通常與貝葉斯定理（Bayes' Theorem）相關。它描述的是在已知結果的情況下，反推事件發生原因的條件概率。以下是詳細解釋：

核心定義

正向概率：已知原因，預測結果（如已知患病率，計算檢測呈陽性的概率）。
逆概率：已知結果，反推原因（如已知檢測呈陽性，計算實際患病的概率）。

數學表達（貝葉斯定理）

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

$P(A|B)$：逆概率（在事件B發生下，事件A的條件概率）
$P(B|A)$：正向概率（在事件A發生下，事件B的條件概率）
$P(A)$：事件A的先驗概率
$P(B)$：事件B的總概率

實際應用示例

假設：

某疾病發病率為1%（$P(A)=0.01$）
檢測準确率99%（患病者檢測陽性概率$P(B|A)=0.99$）
假陽性率5%（非患病者檢測陽性概率$P(B| eg A)=0.05$）

求：檢測陽性者實際患病的逆概率$P(A|B)$

計算：

計算$P(B)$（總陽性概率）： $$ P(B) = P(B|A)P(A) + P(B| eg A)P( eg A) = 0.99 times 0.01 + 0.05 times 0.99 = 0.0594 $$
代入貝葉斯公式： $$ P(A|B) = frac{0.99 times 0.01}{0.0594} approx 0.167 $$ 結論：即使檢測陽性，實際患病概率僅約16.7%，遠低于直覺預期。

意義與擴展

貝葉斯思維：通過新證據（檢測結果）更新對原有假設（患病率）的信念。
應用領域：
- 醫學診斷（如癌症篩查）
- 機器學習（樸素貝葉斯分類器）
- 金融風險評估
與頻率學派的區别：貝葉斯方法強調先驗知識的作用，而頻率學派僅依賴觀測數據。

逆概率是“由果溯因”的概率推理工具，其核心是通過貝葉斯定理将經驗（先驗）與數據（似然）結合，得出更合理的後驗概率。這一概念在不确定性推理和現代數據分析中具有基礎性作用。