第一百四十七章 贝叶斯定理

    托马斯贝叶斯是爱丁堡大学的学生。

    贝叶斯在数学方面主要研究概率论。

    他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献。

    763年发表了这方面的论著，对于现代概率论和数理统计都有很重要的作用。

    贝叶斯的另一著作《机会的学概论》发表于75年贝叶斯所采用的许多术语被沿用至今。

    假定b，b2，……是某个过程的若干可能的前提，则(bi)是人们事先对各前提条件出现可能性大的估计，称之为验前概率；如果这个过程得到了一个结果a，那么贝叶斯公式提供了我们根据a的出现而对前提条件做出新评价的方法；(biia)既是对前提bi的出现概率的重新认识，称(biia)为验后概率’经过多年的发展与完善，贝叶斯公式以及由此发展起来的一整套理论与方法，已经成为概率统计中的一个冠以“贝叶斯”名字的学派，在自然科学及国民经济的许多领域中有着广泛应用。

    贝叶斯定理是关于随机事件a和b的条件概率的一则定理。其中(a|b)是在b发生的情况下a发生的可能性。

    贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在世纪，英国学者贝叶斯(702～76)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设h[]，h[2]…，h[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率(h[i])，i=，2，…，n，现观察到某事件a与h[]，h[2]…，h[n]相伴随机出现，且已知条件概率(a|h[i])，求(h[i]|a)。