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第1部 快速学习理解贝叶斯统计学的精髓(第3页)

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的概念在贝叶斯概率的计算中,起着重要的作用。

以上图示的方法为本书独创。

希望各位读者将这幅图牢记于心,这样有助于在头脑中勾勒出贝叶斯统计学方法的大致雏形。

该图可以理解为:将整体分为两种不同的情况。

这意味着,自己所处的环境为A或B中的一个,A情况下的顾客为“来买东西的人”

,B情况下的顾客为“随便逛逛的人”

,但不知道究竟是A还是B。

只是先在头脑中构筑一个大致的印象。

哲学上将这种见解称为“可能世界”

,在进行逻辑推算或概率推算时,采用这种“划分互不相同的可能性”

的思维方法,有利于整理思路。

在这里将长方形的面积设定为0.1和0.4,两部分的比例依然为1:4,这与设定为0.2和0.8时的比例相同。

那么,为何要将面积设置为0.2和0.8呢?这是因为,用数值来计算概率的情况下,需要在多种可能性中,选取“将各部分概率相加,总和为1”

的那一种,这种情况被称为“标准化条件”

1-3第二步:设置发生“向店员询问”

事件的条件概率

在这一步,我们要做的是:为“来买东西的人”

和“随便逛逛的人”

这两类顾客分别设定“向店员询问”

的概率。

如果没有相关经验和数据作为支撑,这项工作是无法完成的。

上一节讲到,即使没有相关经验,也可以设定先验概率。

但此处的“各个分类的行动概率”

,必须是基于一定的经验、实证、实验的数值。

图表1-2中的数值,是为了计算简便而设定的,并非真实数据。

图表1-2关于“向店员询问”

这一行为的条件概率

从图表1-2中可以看出,“来买东西的”

顾客向店员询问的概率是0.9,而“随便逛逛的”

顾客向店员询问的概率只有0.3。

需要注意的是:图表1-2从横向来看,0.9+0.1=1,0.3+0.7=1,两行都满足标准化条件;而纵向来看,0.9+0.3≠1,也就是说并不满足标准化条件。

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