Product Design, Manufacturing & Innovation Resources
بيت » نظرية بايز

نظرية بايز

1763-12-23
  • Thomas Bayes
  • Pierre-Simon Laplace
Historical study room with mathematician calculating Bayes' theorem.

(صورة توضيحية فقط)

Bayes’ theorem describes the probability of an event based on prior knowledge of conditions that might be related to the event. It is a fundamental concept in probability theory and statistics. Mathematically, it is stated as [latex]P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}[/latex], where A and B are events and [latex]P(B) \neq 0[/latex]. It relates the conditional and marginal probabilities of two random events.

Bayes’ Theorem provides a mathematical way to update existing beliefs with new evidence. In the formula [latex]P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}[/latex], [latex]P(A|B)[/latex] is the posterior probability: the probability of hypothesis A given the evidence B. [latex]P(B|A)[/latex] is the likelihood: the probability of observing evidence B if hypothesis A is true. [latex]P(A)[/latex] is the prior probability: the initial belief in hypothesis A before seeing evidence B. Finally, [latex]P(B)[/latex] is the marginal likelihood or evidence: the total probability of observing the evidence B under all possible hypotheses. This term serves as a normalization constant, ensuring the posterior probabilities sum to one.

عُرضت النظرية لأول مرة في مقال توماس بايز "مقال نحو حل مشكلة في مذهب الاحتمالات"، والذي قُرئ أمام الجمعية الملكية عام 1763 بعد وفاته. ومع ذلك، كان بيير سيمون هو من قام بإثباتها. لابلاس قام هؤلاء العلماء بتطوير ونشر النظرية بشكل مستقل، وطبقوها على مسائل في علم الميكانيكا السماوية، والإحصاء الطبي، والقانون. تكمن جدة النظرية في صياغتها الرسمية للاحتمال العكسي - أي الاستدلال من النتائج إلى أسبابها. بينما يركز الإحصاء الكلاسيكي (التكراري) على احتمالية البيانات في ضوء فرضية معينة، يركز الإحصاء البايزي على احتمالية صحة الفرضية في ضوء البيانات، وهو ما يمثل في كثير من الأحيان إجابة أكثر بديهية ومباشرة على الأسئلة العلمية.

UNESCO Nomenclature: 1208
- الإحصائيات

يكتب

نظام مجرد

خلل

ثوري

الاستخدام

استخدام واسع النطاق

مقدمات

  • النظرية العامة للاحتمالات (التي طورها باسكال وفيرما) برنولي)
  • مفهوم الاحتمال الشرطي
  • العمل على مسائل الاحتمالية العكسية التي وضعها علماء الرياضيات السابقون

التطبيقات

  • تصفية البريد العشوائي في عملاء البريد الإلكتروني
  • الاختبارات التشخيصية الطبية
  • خوارزميات التعلم الآلي (على سبيل المثال، مصنفات بايز الساذجة)
  • عمليات البحث والإنقاذ
  • النمذجة البيئية
  • التنبؤ بالسوق المالية

براءات الاختراع:

NA

أفكار ابتكارية محتملة

  • الطب الجينومي الشخصي القائم على تحديث مخاطر الأمراض باستخدام العلامات الجينية
  • أنظمة التحكم في حركة المرور التكيفية في الوقت الفعلي والتي تقوم بتحديث توقيت الإشارة بناءً على تدفق حركة المرور المباشر
  • منصات الاكتشاف العلمي الآلية التي تشكل وتختبر الفرضيات بناءً على البيانات التجريبية
  • نماذج تسعير التأمين الديناميكية التي تعدل أقساط التأمين بناءً على البيانات السلوكية في الوقت الفعلي
  • AI-driven legal assistants that assess the probability of a case’s success based on precedent and evidence
  • نماذج مناخية متقدمة تعمل على تحديث التوقعات مع توفر بيانات جديدة من الأقمار الصناعية وأجهزة الاستشعار
  • أنظمة الصيانة التنبؤية للآلات المعقدة التي تقوم بتحديث احتمالات الفشل باستخدام قراءات المستشعر
  • روبوتات التداول الخوارزمية التي تقوم بتحديث توقعات السوق بناءً على الأخبار وتحركات الأسعار
  • أنظمة المنازل الذكية التي تتعلم وتتنبأ بسلوك شاغليها لتحسين استخدام الطاقة
  • Enhanced معالجة اللغة الطبيعية models that update their understanding of context based on conversational flow
ذات صلة بـ: نظرية بايز، الاحتمال الشرطي، الاحتمال اللاحق، الاحتمال المسبق، الاحتمال، الإحصاءات البايزية، الاحتمال العكسي، توماس بايز، لابلاس، الدليل.

السياق التاريخي

نظرية بايز

1650
1736
1750
1763-12-23
1780
1805
1822
1640
1650
1747
1758
1777
1799
1812
1822

(إذا كان التاريخ غير معروف أو غير ذي صلة، على سبيل المثال "ميكانيكا الموائع"، يتم توفير تقدير تقريبي لظهوره الملحوظ)

أحدث الإضافات

أهم المنشورات والمقالات

أفضل الأدوات الأصلية

السنة العاشرة عيد

الصور بالحجم الكامل والتنزيلات متاحة فقط 100% مجاناً للأعضاء المسجلين.