贝叶斯的例子.docxVIP

一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断（/wiki/Bayesian_inferenceBayesian inference）是一种统计学方法，用来估计统计量的某种性质。它是贝叶斯定理（/wiki/Bayes%27_theoremBayes theorem）的应用。英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上，也就是说，你可以不需要客观证据，先估计一个值，然后根据实际结果不断修正。正是因为它的主观性太强，曾经遭到许多统计学家的诟病。贝叶斯推断需要大量的计算，因此历史上很长一段时间，无法得到广泛应用。只有计算机诞生以后，它才获得真正的重视。人们发现，许多统计量是无法事先进行客观判断的，而互联网时代出现的大型数据集，再加上高速运算能力，为验证这些统计量提供了方便，也为应用贝叶斯推断创造了条件，它的威力正在日益显现。二、贝叶斯定理要理解贝叶斯推断，必须先理解贝叶斯定理。后者实际上就是计算条件概率的公式。所谓条件概率（Conditional probability），就是指在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，用P(A|B)来表示。根据文氏图，可以很清楚地看到在事件B发生的情况下，事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B)。因此，同理可得，所以，即这就是条件概率的计算公式。三、全概率公式由于后面要用到，所以除了条件概率以外，这里还要推导全概率公式。假定样本空间S，是两个事件A与A的和。上图中，红色部分是事件A，绿色部分是事件A，它们共同构成了样本空间S。在这种情况下，事件B可以划分成两个部分。即在上一节的推导当中，我们已知所以，这就是全概率公式。它的含义是，如果A和A构成样本空间的一个划分，那么事件B的概率，就等于A和A的概率分别乘以B对这两个事件的条件概率之和。将这个公式代入上一节的条件概率公式，就得到了条件概率的另一种写法：四、贝叶斯推断的含义对条件概率公式进行变形，可以得到如下形式：我们把P(A)称为先验概率（Prior probability），即在B事件发生之前，我们对A事件概率的一个判断。P(A|B)称为后验概率（Posterior probability），即在B事件发生之后，我们对A事件概率的重新评估。P(B|A)/P(B)称为可能性函数（Likelyhood），这是一个调整因子，使得预估概率更接近真实概率。所以，条件概率可以理解成下面的式子：　后验概率　＝　先验概率 ｘ 调整因子这就是贝叶斯推断的含义。我们先预估一个先验概率，然后加入实验结果，看这个实验到底是增强还是削弱了先验概率，由此得到更接近事实的后验概率。在这里，如果可能性函数P(B|A)/P(B)1，意味着先验概率被增强，事件A的发生的可能性变大；如果可能性函数=1，意味着B事件无助于判断事件A的可能性；如果可能性函数1，意味着先验概率被削弱，事件A的可能性变小。五、【例子】水果糖问题为了加深对贝叶斯推断的理解，我们看两个例子。第一个例子。两个一模一样的碗，一号碗有30颗水果糖和10颗巧克力糖，二号碗有水果糖和巧克力糖各20颗。现在随机选择一个碗，从中摸出一颗糖，发现是水果糖。请问这颗水果糖来自一号碗的概率有多大？我们假定，H1表示一号碗，H2表示二号碗。由于这两个碗是一样的，所以P(H1)=P(H2)，也就是说，在取出水果糖之前，这两个碗被选中的概率相同。因此，P(H1)=0.5，我们把这个概率就叫做先验概率，即没有做实验之前，来自一号碗的概率是0.5。再假定，E表示水果糖，所以问题就变成了在已知E的情况下，来自一号碗的概率有多大，即求P(H1|E)。我们把这个概率叫做后验概率，即在E事件发生之后，对P(H1)的修正。根据条件概率公式，得到已知，P(H1)等于0.5，P(E|H1)为一号碗中取出水果糖的概率，等于0.75，那么求出P(E)就可以得到答案。根据全概率公式，所以，将数字代入原方程，得到这表明，来自一号碗的概率是0.6。也就是说，取出水果糖之后，H1事件的可能性得到了增强。六、【例子】假阳性问题第二个例子是一个医学的常见问题，与现实生活关系紧密。已知某种疾病的发病率是0.001，即1000人中会有1个人得病。现有一种试剂可以检验患者是否得病，它的准确率是0.99，即在患者确实得病的情况下，它有99%的可能呈现阳性。它的误报率是5%，即在患者没有得病的情况下，它有5%的可能呈现阳性。现有一个病人的检验结果为阳性，请问他确实得病的可能性有多大？假定A事件表示得病，那么P(A)为0.001。这就是先验概率，即没有做试验之前，我们预计的发病率。再假定B事件表示阳性，那么要计算的就是P(A|B)。这就是后验概率，即做了试验以后，对发病率的估