图示/公式/案例配图
贝叶斯定理图版 025
用于理解 2.1 贝叶斯定理及其数学逻辑 的关键结构。
在上一章里,我们用图的形式解释了在做推理时,需要同时考虑原因对于现象的解释力以及原因本身发生的概率,这就是“贝叶斯估计”的核心思想。在这一章里,我们开始正式介绍贝叶斯定理。
原始图版
图版说明
在上一章里,我们用图的形式解释了在做推理时,需要同时考虑原因对于现象的解释力以及原因本身发生的概率,这就是“贝叶斯估计”的核心思想。在这一章里,我们开始正式介绍贝叶斯定理。
读图拆解
我们先来讲讲贝叶斯这个人。托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes),参见图2.1,1702年出生于伦敦,1763年去世。他是18世纪伦敦的长老会牧师和业余数学家。虽然贝叶斯生前没有发表过自己的数学学说,也不为人所知,但在他逝世后,他的好友理查德·普莱斯(Richard Price)整理发表了贝叶斯的《关于解决“机会论”中某个问题的论文》(An EssayTowards Solving a Problem in the Doctrine of Chances),这使得概率统计学的贝叶斯理论终于公之于世。现在我们就来看看贝叶斯给后人留下的最重要的贡献之一——贝叶斯定理。
怎么用
把它当成“概率关系图”来读,而不是当成装饰图片。看完后复述:这张图想改变我哪一个判断习惯?
提醒
如果图中数字或结构看不懂,不要急着跳过。先回到所在章节的源段落,再结合概念页理解术语关系。
关联章节
第2章 贝叶斯定理
贝叶斯定理的价值,不在于复杂,而在于它明确告诉我们:结论应该随着证据而更新。