Шта је претходна вероватноћа?
Претходна вероватноћа, у Баиесовом статистичком закључку, је вероватноћа догађаја пре него што се прикупе нови подаци. Ово је најбоља рационална процена вероватноће исхода на основу тренутних сазнања пре експеримента.
Објашњена претходна вероватноћа
Претходна вероватноћа догађаја ће се ревидирати како нови подаци или информације постану доступне, како би се добила тачнија мера потенцијалног исхода. Та ревидирана вероватноћа постаје постериорна вероватноћа и израчунава се коришћењем Баиесове теореме. У статистичком погледу постериорна вероватноћа је вероватноћа да ће се догађај А догодити с обзиром на то да се догодио догађај Б.
На пример, три хектара земље имају ознаке А, Б и Ц. Један јутар има резерве нафте испод своје површине, док остале две немају. Претходна вероватноћа да ће се уље наћи на акри Ц је једна трећина, или 0, 333. Али ако се пробије бушење на акру Б, а резултати показују да на том месту нема уља, тада ће задња вероватноћа да се нафта нађе на хектарима А и Ц постала 0, 5, јер сваки јутар има једну од две шансе.
Баиеова теорема је врло уобичајена и основна теорема која се користи у процесу вађења података и машинском учењу.
Сігналы абмеркавання П (А∣Б) = П (Б) П (А∩Б) = П (Б) П (А) × П (Б∣А) где је: П (А) = претходна вероватноћа да ће се А појавитиП (А∣Б) = условна вероватноћа А имајући у виду да се Б појављујеП (Б∣А) = условна вероватноћа Б с обзиром да се догађа А
Ако нас занима вероватноћа неког догађаја за који имамо претходна запажања; ово називамо претходном вероватноћом. Сматраћемо овај догађај А и његову вероватноћу П (А). Ако постоји други догађај који утиче на П (А), а који ћемо назвати догађајем Б, тада желимо знати која је вероватноћа А дата Б. У пробабилистичкој нотацији, ово је П (А | Б), и познато је као постериорна вероватноћа или ревидирана вероватноћа. То је зато што се десило након првобитног догађаја, одатле и пост у задњем делу. Овако нам Баиеова теорема јединствено омогућава да ажурирамо своја претходна уверења новим информацијама.
