贝叶斯定理图版 026

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

关联原则

• 后验更新

  判断不是一锤定音，而是随着证据持续更新的概率过程。

• 剃刀式思维

  优先考虑简单、常见、少额外假设的解释，同时避免无证据地把问题解释成恶意。