posteriorprobability

posterior probability

“posterior probability” 是一个主要用于统计学和贝叶斯推断领域的术语，指的是在观察到某些证据后，某一假设为真的概率。该词组合由名词“posterior”和名词“probability”构成，因此没有形容词的不同含义。

词语辨析

在统计学中，“posterior probability”与“prior probability”（先验概率）形成对比。先验概率是指在观察证据之前对某一假设的信念，而后验概率则是在观察到证据之后更新的信念。

词汇扩充

• Prior probability - 先验概率
• Likelihood - 似然性
• Bayesian inference - 贝叶斯推断
• Statistical evidence - 统计证据

近义词

• Updated probability - 更新后的概率
• Conditional probability - 条件概率

反义词

• Prior probability - 先验概率

用法

在贝叶斯统计中，后验概率是通过贝叶斯定理计算的，通常用于模型更新和决策分析。

例句

• The posterior probability reflects our updated beliefs after seeing new data.

  后验概率反映了我们在看到新数据后更新的信念。

• To calculate the posterior probability, we need to know the prior probability and the likelihood.

  要计算后验概率，我们需要知道先验概率和似然性。

• Bayesian methods allow us to update the posterior probability as more evidence becomes available.

  贝叶斯方法允许我们在有更多证据时更新后验概率。

• The posterior probability can change significantly with new observations.

  新观察可能会显著改变后验概率。

• In the context of decision-making, the posterior probability helps determine the best course of action.

  在决策过程中，后验概率帮助确定最佳行动方案。

• Understanding the posterior probability is crucial for effective risk management.

  理解后验概率对于有效的风险管理至关重要。

• Researchers often use posterior probability to assess the credibility of their hypotheses.

  研究人员经常使用后验概率来评估他们假设的可信度。

• The posterior probability can be represented graphically to visualize uncertainty.

  后验概率可以通过图形表示来可视化不确定性。

• In Bayesian analysis, the posterior probability is derived from the prior and the likelihood.

  在贝叶斯分析中，后验概率是由先验和似然性推导而来的。

• Computational methods are often used to approximate posterior probabilities in complex models.

  在复杂模型中，计算方法常用于近似后验概率。

• The posterior probability is essential for hypothesis testing and model comparison.

  后验概率对于假设检验和模型比较至关重要。

• As new evidence accumulates, the posterior probability evolves.

  随着新证据的积累，后验概率也在不断演变。

• Statisticians often discuss posterior probabilities in terms of their implications for real-world applications.

  统计学家常常讨论后验概率及其对现实世界应用的影响。

• The calculation of posterior probability involves both subjective and objective elements.

  后验概率的计算涉及主观和客观两个方面。

• The posterior probability can indicate the strength of evidence for a given hypothesis.

  后验概率可以指示某一假设的证据强度。

• Many machine learning algorithms rely on posterior probabilities for classification tasks.

  许多机器学习算法依赖后验概率进行分类任务。

• Understanding how to interpret posterior probabilities is vital for practitioners in statistics.

  理解如何解释后验概率对统计学从业者至关重要。

• The posterior probability helps to quantify uncertainty in predictions.

  后验概率有助于量化预测中的不确定性。

• In clinical trials, the posterior probability can guide treatment decisions.

  在临床试验中，后验概率可以指导治疗决策。

• The posterior probability is often used in Bayesian networks to represent relationships.

  后验概率常用于贝叶斯网络中表示关系。