선험적 확률과 후험 확률이란 무엇입니까?

선험적 확률이란 이전의 경험과 분석에서 얻은 확률로, 예를 들어 전체 확률 공식과 같이 원인으로 인한 문제에서 자주 발생하는 확률이다. 베이지안 통계 추론에서 불확실성의 선험적 확률 분포는 특정 요인을 고려하기 전에 이 양의 신뢰도를 표현하는 확률 분포이다.

예를 들어 선험적 확률 분포는 미래 선거에서 특정 정치인에게 투표할 유권자의 상대적 비율에 대한 확률 분포를 나타낼 수 있다. 알 수 없는 양은 모형의 매개변수이거나 잠재적 변수일 수 있습니다.

사후 검사 확률은 정보론의 기본 개념 중 하나이다. 한 통신 시스템에서 메시지를 받은 후 메시지를 보낼 확률을 사후 검사 확률이라고 합니다.

사후 확률 계산은 선험적 확률을 기준으로 해야 한다. 베이지안 공식에 따르면 선험적 확률과 우도 함수를 이용하여 후험 확률을 계산할 수 있다.

확장 데이터:

알 수 없는 선험은 변수가 양수이거나 변수가 한계보다 작다는 것과 같은 객관적인 정보를 표현할 수 있다. 알 수 없는 선험을 결정하는 가장 간단하고 가장 오래된 규칙은 무차별 원칙이며, 모든 가능성을 동등하게 할 확률을 부여한다. (존 F. 케네디, 공부명언)

매개변수 추정에서 알 수 없는 선험을 사용하면 일반적으로 기존 통계 분석보다 적은 결과가 생성됩니다. 왜냐하면 우도 함수는 일반적으로 알 수 없는 선험보다 더 많은 정보를 생성하기 때문입니다.

바이두 백과-선험적 확률

-응? 바이두 백과-사후 확률