概率推理英文解釋翻譯、概率推理的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 probabilistic reasoning

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

inference; logic; ratiocination; reasoning
【化】 reasoning

概率推理（probabilistic reasoning）是數學邏輯與統計學交叉領域的核心概念，指通過概率模型對不确定事件進行系統化分析與結論推導的思維過程。其核心特征包含三個維度：

不确定性量化
通過貝葉斯定理、馬爾可夫鍊等數學工具，将主觀信念或客觀數據轉化為概率分布。例如在醫療診斷中，醫生通過症狀出現概率與疾病先驗概率計算後驗概率，公式表達為：

$$ P(A|B) = frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} $$

該框架源自Pearson《統計推斷原理》提出的概率運算體系。
動态決策支持
在人工智能領域，概率推理支撐着隱馬爾可夫模型（HMM）和貝葉斯網絡。MIT《人工智能：現代方法》指出，這類模型通過節點間的條件概率關系模拟複雜系統的關聯性，已應用于自然語言處理與機器人路徑規劃。
證據權重評估
牛津大學出版社《概率推理的認知科學》強調，該方法能區分相關性證據與因果性證據，例如在法律證據鍊分析中，通過似然比計算不同證據對結論的支持強度，避免認知偏差導緻的誤判。

當前應用覆蓋氣象預測（美國氣象學會）、金融風險評估（Black-Litterman模型）及基因測序（Illumina技術白皮書）等20餘個專業領域，被IEEE Transactions列為智能計算的基礎方法論之一。

概率推理是一種基于概率論處理不确定性和不完全信息的邏輯推理方法，廣泛應用于統計學、人工智能、決策科學等領域。以下是其核心要點：

概率推理通過數學模型量化不确定性，利用條件概率和貝葉斯定理動态更新假設的概率。例如，已知某疾病的發病率和檢測準确率（先驗概率），結合患者的檢測結果，可計算實際患病的概率（後驗概率）。

傳統邏輯推理（如演繹法）要求結論絕對确定，而概率推理允許結論以概率形式呈現（如“80%可能為真”），更適應現實中的模糊信息。

在數據驅動決策中，概率推理幫助量化風險、優化預測，是人工智能處理不确定性問題的基石（如自動駕駛的路徑規劃需綜合傳感器數據的概率可靠性）。

示例：若某檢測對疾病的敏感度為90%，特異度為95%，而疾病流行率為1%，則檢測陽性者實際患病的概率可通過貝葉斯定理計算為約15.5%，遠低于直覺預期，凸顯概率推理在糾正認知偏差中的作用。