Product Design, Manufacturing & Innovation Resources
بيت » الاستدلال البايزي

الاستدلال البايزي

1812
  • Pierre-Simon Laplace
عالم من القرن التاسع عشر يحسب الاستدلال البايزي على مكتب خشبي باستخدام ورق برشمان.

(صورة تم إنشاؤها للتوضيح فقط)

الاستدلال البايزي هو استدلال إحصائي طريقة حيث تُستخدم نظرية بايز لتحديث احتمالية فرضية ما كلما توفرت أدلة أو معلومات إضافية. وهي مبدأ أساسي في الإحصاء البايزي. وتُعبّر الفكرة الرئيسية كما يلي: الاحتمالية اللاحقة تتناسب طرديًا مع حاصل ضرب الاحتمالية السابقة والدالة الاحتمالية، أي: p(θ|D) ∝ p(D|θ)p(θ)، حيث θ هي المعلمة وD هي البيانات.

Bayesian inference treats model parameters as random variables about which we can have beliefs. The process begins with a ‘prior’ probability distribution, [latex]p(\theta)[/latex], which encapsulates our knowledge or uncertainty about a parameter [latex]\theta[/latex] before observing any data. When data [latex]D[/latex] is collected, its probability of occurring given the parameter, known as the ‘likelihood’ [latex]p(D|\theta)[/latex], is calculated. Bayes’ theorem then combines the prior and the likelihood to produce the ‘posterior’ distribution, [latex]p(\theta|D)[/latex]. This posterior distribution represents our updated knowledge about the parameter after accounting for the data.

This approach fundamentally differs from frequentist inference, which assumes parameters are fixed, unknown constants and calculates the probability of data given these parameters. Bayesian inference, in contrast, provides a probability distribution for the parameters themselves, which allows for direct probabilistic statements about them, such as ‘there is a 95% probability that the parameter lies in this range.’ This interpretability is a key advantage. The main historical challenge was computational; calculating the posterior often requires solving complex integrals, a problem largely overcome in the late 20th century with the advent of powerful computers and algorithms like MCMC.

UNESCO Nomenclature: 1208
- الإحصائيات

يكتب

النظام التجريدي

الاضطراب

التأسيسية

الاستخدام

الاستخدام الواسع النطاق

السلائف

  • نظرية بايز
  • نظرية الاحتمالات
  • تطوير نظرية الاحتمالات بواسطة آر إيه فيشر

التطبيقات

  • تقدير المعاملات في النماذج العلمية
  • اختبار A/B في تطوير الويب والتسويق
  • إعادة بناء الشجرة التطورية في علم الأحياء
  • تحديد كمية عدم اليقين في الأنظمة المعقدة
  • إعادة بناء الصورة ومعالجة الإشارات
  • الذكاء الاصطناعي وأنظمة الخبراء

براءات الاختراع:

NA

أفكار ابتكارات محتملة

بسبب عمليات جمع البيانات من خلال برامج الروبوت، والتي تتجاوز حاليًا 40 ألفًا يوميًا، فإن هذا المحتوى مخصص لأعضاء المجتمع فقط.
> تسجيل الدخول < أو > سجل < (مجاني 100٪) للوصول إلى هذا، وكذلك جميع المحتويات والأدوات الأخرى المقيدة.

ذات صلة بـ: الاستدلال البايزي، التوزيع الخلفي، التوزيع المسبق، دالة الاحتمال، النمذجة الإحصائية، تقدير المعلمات، عدم اليقين، الأدلة، تحديث المعتقدات، سلسلة ماركوف مونت كارلو.

السياق التاريخي

الاستدلال البايزي

1758
1777
1799
1812
1822
1827
1829
1750
1763-12-23
1780
1805
1822
1822
1828
1848

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

الاختراع والابتكار والمبادئ التقنية ذات الصلة

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