贝叶斯公式有什么作用，有哪些局限性?
1.贝叶斯决策的优点 （1）贝叶斯决策能对信息的价值或是否需要采集新的信息做出科学的判断.（2）它能对调查结果的可能性加以数量化的评价,而不是像一般的决策方法那样,对调查结果或者是完全相信,或者是完全不相信. （3）如果说任何调查结果都不可能完全准确,先验知识或主观概率也不是完全可以相信的,那么贝叶斯决策则巧妙地将这两种信息有机地结合起来了. （4）它可以在决策过程中根据具体情况下不断地使用,使决策逐步完善和更加科学. 2.贝叶斯决策的局限性： （1）它需要的数据多,分析计算比较复杂,特别在解决复杂问题时,这个矛盾就更为突出. （2）有些数据必须使用主观概率,有些人不太相信,这也妨碍了贝叶斯决策方法的推广使用.
贝叶斯公式的通俗解释?
贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。 其中P(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18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1761)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[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[1],H[2]…,H[n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A|H[i])，求P(H[i]|A)。
请问，什么是贝叶斯定理?
贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P（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18世纪，英国学者贝叶斯（1702～1761）曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题
贝叶斯公式的各种形式?
贝叶斯公式是概率统计中的重要公式，用于求解条件概率。它有多种形式，以下是其中几种常见的形式： 1. 标准形式： P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B) 其中，P(A|B)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率，P(B|A)表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率，P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B的概率。 2. 全概率公式形式： P(A|B) = P(B|A) * P(A) / [P(B|A) * P(A) + P(B|A') * P(A')] 其中，A'表示事件A的补集，P(B|A')表示在事件A不发生的条件下事件B发生的概率，P(A')表示事件A的概率。 3. 对偶形式： P(B|A) = P(A|B) * P(B) / P(A) 这是从标准形式中变换而来的形式，用于互换条件概率中的A和B。 这些形式都是贝叶斯公式的不同表示方式，根据问题的不同，可以选择合适的形式进行计算。
贝叶斯定理的哲学思想?
贝叶斯定理源于概率论，它提供了一种理性、科学的推理方法。其哲学思想是基于主观贝叶斯学派的有限理性原则，认为人们可以通过搜集到的信息对现实中可能发生的各种事件进行概率估计，不断更新自己对世界的认知和信念。在此基础上，人们可以更准确地作出决策，更好地适应和应对环境变化。因此，贝叶斯定理是一种现代科学思想的体现，体现了人们对于世界认识的渐进、累积性特征。
贝叶斯定律是哪个学科的?
贝叶斯定律是数学学科中的概率问题。 贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。 贝叶斯公式又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。 所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。
