Как Байесовская статистика позволяет корректировать вероятностные оценки на основе новой информации?

Байесовская статистика позволяет корректировать вероятностные оценки на основе новой информации благодаря итеративному процессу обновления. falconediting.com www.geeksforgeeks.org

Суть процесса: ещё до получения данных исследователь определяет уровень доверия к возможным моделям и представляет его в виде определённых вероятностей. moluch.ru Затем, после получения данных, с помощью теоремы Байеса находится новое множество вероятностей, которые являются пересмотренными степенями доверия к возможным моделям с учётом полученной информации. moluch.ru

Пример: управляющий проектом по разработке программного обеспечения из исторических данных знает, что вероятность задержки проекта из-за технических проблем составляет 30% (априорная вероятность). ru.rememo.io В ходе проекта получают отчёт, указывающий на наличие проблем с производительностью ключевого компонента. ru.rememo.io Из опыта известно, что когда возникает такая проблема, вероятность задержки проекта составляет 80% (правдоподобие). ru.rememo.io Используя теорему Байеса, можно рассчитать обновлённую вероятность (апостериорную вероятность) задержки проекта с учётом этой новой информации. ru.rememo.io

Таким образом, байесовская статистика помогает справляться с неопределённостью и эффективно включать новые данные, улучшая процесс принятия решений с течением времени. www.geeksforgeeks.org