Формула Байеса позволяет пересмотреть изначальные представления или убеждения на основе новой информации. 3

На практике это выглядит так: сначала есть убеждение или гипотеза, затем в ходе наблюдения, опыта или эксперимента собирают новые данные, а после на их основе обновляют первоначальное убеждение. 1

Формула Байеса включает следующие элементы: 3

• Априорная вероятность (P(A)) — начальное представление о вероятности события A. 3 Это то, что известно о вероятности события, прежде чем появятся какие-либо новые данные. 3
• Вероятность (P(B|A)) — вероятность наступления события B при условии, что событие A произошло. 3 Это представление о том, насколько вероятно новое доказательство, если начальное убеждение верно. 3
• Маргинальная вероятность (P(B)) — вероятность наблюдения данных вне зависимости от того, является ли гипотеза верной. 3

Пример применения формулы Байеса: с её помощью можно рассчитать вероятность дождя при условии, что влажность воздуха превысила заданное значение. 1

Важно помнить, что чтобы эффективно использовать формулу Байеса, необходимо быть готовым менять свои априорные убеждения на основе новых данных. 3 Если просто игнорировать новые данные, которые противоречат убеждениям, формула Байеса не будет работать эффективно. 3