Теорема Байеса - История изменений

ReverendBayes: Уровень заголовков

2023-11-12T18:51:43Z

Уровень заголовков

ReverendBayes: Добавил новый шаблон Arbital, прогнал викификатор

2023-11-12T18:51:00Z

Добавил новый шаблон Arbital, прогнал викификатор

Berekuk: 1 из 102 всё же верный ответ. Хотя статья написана довольно запутанно и это хорошо бы исправить. Обсудить формулы можно в канале #prj_wiki в Slack.

2020-09-06T21:07:41Z

1 из 102 всё же верный ответ. Хотя статья написана довольно запутанно и это хорошо бы исправить. Обсудить формулы можно в канале #prj_wiki в Slack.

Berekuk: Откат правок Stern (обсуждение) к версии 176.213.244.35

2020-09-06T21:05:58Z

Откат правок Stern (обсуждение) к версии 176.213.244.35

Stern: 1 из 102 → 1 из 101

2020-09-06T18:54:58Z

1 из 102 → 1 из 101

176.213.244.35: 0,991/(0,0110000+0,99*1)

2020-09-06T18:44:14Z

0,99*1/(0,01*10000+0,99*1)

Alaric: Ссылка на Вики

2018-07-21T14:00:05Z

Ссылка на Вики

Berekuk: Замена текста — «Категория:Понятие» на «Категория:Понятия»

2018-07-14T15:20:13Z

Замена текста — «Категория:Понятие» на «Категория:Понятия»

Fpaint в 06:21, 3 ноября 2017

2017-11-03T06:21:38Z

Muyyd в 05:12, 20 октября 2017

2017-10-20T05:12:30Z

@@ Строка 13: / Строка 13: @@
 Это одно из ключевых озарений, порожденных ТБ: с учетом того что вы уже знали и того что пронаблюдали, максимально точная убежденность уже детерминирована. И несмотря на то, что на практике эту убежденность довольно трудно найти, принципиально нам процесс известен. Если вы желаете чтобы ваши убеждения становились более точными вместе с тем, как у вас накапливаются наблюдения о мире, то ТБ может дать пару советов на эту тему.
-=== Гайд к теореме ===
+== Гайд к теореме ==
 * [[Частотные диаграммы. Первое знакомство с теоремой]] [https://arbital.com/p/bayes_frequency_diagram/?l=55z&pathId=24787  Frequency diagrams: A first look at Bayes ]
 * [[Водопадные диаграммы и относительные шансы]] [https://arbital.com/p/bayes_waterfall_diagram/?l=1x1&pathId=24787  Waterfall diagrams and relative odds ]
@@ Строка 27: / Строка 27: @@
 * Добродетели науки с точки зрения байесианства [https://arbital.com/p/bayes_science_virtues/  Bayesian view of scientific virtues ]
-=== Статьи по теме ===
+== Статьи по теме ==
 * [https://arbital.com/p/bayes_rule/  Bayes' rule ]
 * [[lwru:/Интерпретации «вероятности»|Интерпретации «вероятности»]]

@@ Строка 1: / Строка 1: @@
 {{WikipediaRu}}
-Теорема Байеса — это количественный закон [[Теория вероятностей|теории вероятности]], регулирующий изменение вероятностных [[Убеждение|убеждений]] в ответ на наблюдение новых [[Свидетельство|свидетельств]].
+<div style="clear: both">
-Представьте себя участником клинических испытаний теста на редкую разновидность рака, поражающего 1 из 10 000 людей. У вас нет причин полагать, что ваши шансы чем-то отличаются от среднего человека. Вам вводят тест, точность которого составляет 99 %, как с точки зрения специфичности, так и чувствительности. Он точно определяет наличие рака (у тех, у кого он есть) в 99 % случаев, и неверно определяет (у тех, у кого его нет) в 1 % случаев. Ваш тест выдал положительный результат. С какой вероятностью вы поражены этой разновидностью рака?
+Представьте себя участником клинических испытаний теста на редкую разновидность рака, поражающего 1 из 10 000 людей. У вас нет причин полагать, что ваши шансы чем-то отличаются от среднего человека. Вам вводят тест, точность которого составляет 99 %, как с точки зрения специфичности, так и чувствительности. Он точно определяет наличие рака (у тех, у кого он есть) в 99 % случаев, и неверно определяет (у тех, у кого его нет) в 1 % случаев. Ваш тест выдал положительный результат. С какой вероятностью вы поражены этой разновидностью рака?
 Теорема Байеса утверждает, что ответ — 1 из 102, то есть вероятность менее 1 %. Важно что у этой задачи лишь один ответ: ваши шансы на этот рак, с учетом вышесказанного, именно 1 из 102, не больше и не меньше.
@@ Строка 9: / Строка 14: @@
 === Гайд к теореме ===
-* [[Частотные диаграммы. Первое знакомство с теоремой]]    [https://arbital.com/p/bayes_frequency_diagram/?l=55z&pathId=24787   Frequency diagrams: A first look at Bayes  ]
+* [[Частотные диаграммы. Первое знакомство с теоремой]] [https://arbital.com/p/bayes_frequency_diagram/?l=55z&pathId=24787  Frequency diagrams: A first look at Bayes ]
-* [[Водопадные диаграммы и относительные шансы]]    [https://arbital.com/p/bayes_waterfall_diagram/?l=1x1&pathId=24787   Waterfall diagrams and relative odds  ]
+* [[Водопадные диаграммы и относительные шансы]] [https://arbital.com/p/bayes_waterfall_diagram/?l=1x1&pathId=24787  Waterfall diagrams and relative odds ]
-* [[Правило Байеса: шансы]]    [https://arbital.com/p/bayes_rule_odds/?l=1x8&pathId=24787   Introduction to Bayes' rule: Odds form  ]
+* [[Правило Байеса: шансы]] [https://arbital.com/p/bayes_rule_odds/?l=1x8&pathId=24787  Introduction to Bayes' rule: Odds form ]
-* [[Правило Байеса: пропорции]]    [https://arbital.com/p/bayes_rule_proportional/?pathId=24787   Bayes' rule: Proportional form  ]
+* [[Правило Байеса: пропорции]] [https://arbital.com/p/bayes_rule_proportional/?pathId=24787  Bayes' rule: Proportional form ]
-* Экстраординарные утверждения требуют экстраординарных свидетельств.    [https://arbital.com/p/bayes_extraordinary_claims/?pathId=24787   Extraordinary claims require extraordinary evidence  ]
+* Экстраординарные утверждения требуют экстраординарных свидетельств. [https://arbital.com/p/bayes_extraordinary_claims/?pathId=24787  Extraordinary claims require extraordinary evidence ]
-* Обычные утверждения требуют обычных свидетельств.    [https://arbital.com/p/bayes_ordinary_claims/?pathId=24787   Ordinary claims require ordinary evidence  ]
+* Обычные утверждения требуют обычных свидетельств. [https://arbital.com/p/bayes_ordinary_claims/?pathId=24787  Ordinary claims require ordinary evidence ]
-* [[Правило Байеса: логарифмические шансы.]]    [https://arbital.com/p/bayes_log_odds/?pathId=24787   Bayes' rule: Log-odds form  ]
+* [[Правило Байеса: логарифмические шансы.]] [https://arbital.com/p/bayes_log_odds/?pathId=24787  Bayes' rule: Log-odds form ]
-* Сдвиг в стороны гипотезы наименьшего сюрприза.    [https://arbital.com/p/flee_from_surprise/?pathId=24787   Shift towards the hypothesis of least surprise  ]
+* Сдвиг в стороны гипотезы наименьшего сюрприза. [https://arbital.com/p/flee_from_surprise/?pathId=24787  Shift towards the hypothesis of least surprise ]
-* [[Правило Байеса: векторы]]    [https://arbital.com/p/bayes_rule_multiple/?pathId=24787   Bayes' rule: Vector form  ]
+* [[Правило Байеса: векторы]] [https://arbital.com/p/bayes_rule_multiple/?pathId=24787  Bayes' rule: Vector form ]
-* Изменение убеждений как устранение вероятностей.    [https://arbital.com/p/bayes_rule_elimination/?pathId=24787   Belief revision as probability elimination  ]
+* Изменение убеждений как устранение вероятностей. [https://arbital.com/p/bayes_rule_elimination/?pathId=24787  Belief revision as probability elimination ]
-* [[Правило Байеса: вероятности]]    [https://arbital.com/p/bayes_rule_probability/?pathId=24787   Bayes' rule: Probability form  ]
+* [[Правило Байеса: вероятности]] [https://arbital.com/p/bayes_rule_probability/?pathId=24787  Bayes' rule: Probability form ]
-* Добродетели науки с точки зрения байесианства    [https://arbital.com/p/bayes_science_virtues/   Bayesian view of scientific virtues  ]
+* Добродетели науки с точки зрения байесианства [https://arbital.com/p/bayes_science_virtues/  Bayesian view of scientific virtues ]
 === Статьи по теме ===
 * [https://arbital.com/p/bayes_rule/  Bayes' rule ]
-* [[lwru:/Интерпретации_«вероятности»|Интерпретации «вероятности»]]
+* [[lwru:/Интерпретации «вероятности»|Интерпретации «вероятности»]]
-* [[lwru:/Визуализация_разных_интерпретаций_«вероятностей»|Визуализация разных интерпретаций «вероятностей»]]
+* [[lwru:/Визуализация разных интерпретаций «вероятностей»|Визуализация разных интерпретаций «вероятностей»]]
 [[Категория:Понятия]]
 [[Категория:Теория вероятностей]]
 [[Категория:Байесианство]]

@@ Строка 4: / Строка 4: @@
 Представьте себя участником клинических испытаний теста на редкую разновидность рака, поражающего 1 из 10 000 людей. У вас нет причин полагать, что ваши шансы чем-то отличаются от среднего человека. Вам вводят тест, точность которого составляет 99 %, как с точки зрения специфичности, так и чувствительности. Он точно определяет наличие рака (у тех, у кого он есть) в 99 % случаев, и неверно определяет (у тех, у кого его нет) в 1 % случаев. Ваш тест выдал положительный результат. С какой вероятностью вы поражены этой разновидностью рака?
-Теорема Байеса утверждает, что ответ — 1 из 101, то есть вероятность менее 1 %. Важно что у этой задачи лишь один ответ: ваши шансы на этот рак, с учетом вышесказанного, именно 1 из 102, не больше и не меньше.
+Теорема Байеса утверждает, что ответ — 1 из 102, то есть вероятность менее 1 %. Важно что у этой задачи лишь один ответ: ваши шансы на этот рак, с учетом вышесказанного, именно 1 из 102, не больше и не меньше.
 Это одно из ключевых озарений, порожденных ТБ: с учетом того что вы уже знали и того что пронаблюдали, максимально точная убежденность уже детерминирована. И несмотря на то, что на практике эту убежденность довольно трудно найти, принципиально нам процесс известен. Если вы желаете чтобы ваши убеждения становились более точными вместе с тем, как у вас накапливаются наблюдения о мире, то ТБ может дать пару советов на эту тему.

@@ Строка 4: / Строка 4: @@
 Представьте себя участником клинических испытаний теста на редкую разновидность рака, поражающего 1 из 10 000 людей. У вас нет причин полагать, что ваши шансы чем-то отличаются от среднего человека. Вам вводят тест, точность которого составляет 99 %, как с точки зрения специфичности, так и чувствительности. Он точно определяет наличие рака (у тех, у кого он есть) в 99 % случаев, и неверно определяет (у тех, у кого его нет) в 1 % случаев. Ваш тест выдал положительный результат. С какой вероятностью вы поражены этой разновидностью рака?
-Теорема Байеса утверждает, что ответ — 1 из 101, то есть вероятность менее 1 %. Важно что у этой задачи лишь один ответ: ваши шансы на этот рак, с учетом вышесказанного, именно 1 из 101, не больше и не меньше.
+Теорема Байеса утверждает, что ответ — 1 из 101, то есть вероятность менее 1 %. Важно что у этой задачи лишь один ответ: ваши шансы на этот рак, с учетом вышесказанного, именно 1 из 102, не больше и не меньше.
 Это одно из ключевых озарений, порожденных ТБ: с учетом того что вы уже знали и того что пронаблюдали, максимально точная убежденность уже детерминирована. И несмотря на то, что на практике эту убежденность довольно трудно найти, принципиально нам процесс известен. Если вы желаете чтобы ваши убеждения становились более точными вместе с тем, как у вас накапливаются наблюдения о мире, то ТБ может дать пару советов на эту тему.

@@ Строка 4: / Строка 4: @@
 Представьте себя участником клинических испытаний теста на редкую разновидность рака, поражающего 1 из 10 000 людей. У вас нет причин полагать, что ваши шансы чем-то отличаются от среднего человека. Вам вводят тест, точность которого составляет 99 %, как с точки зрения специфичности, так и чувствительности. Он точно определяет наличие рака (у тех, у кого он есть) в 99 % случаев, и неверно определяет (у тех, у кого его нет) в 1 % случаев. Ваш тест выдал положительный результат. С какой вероятностью вы поражены этой разновидностью рака?
-Теорема Байеса утверждает, что ответ — 1 из 101, то есть вероятность менее 1 %. Важно что у этой задачи лишь один ответ: ваши шансы на этот рак, с учетом вышесказанного, именно 1 из 102, не больше и не меньше.
+Теорема Байеса утверждает, что ответ — 1 из 101, то есть вероятность менее 1 %. Важно что у этой задачи лишь один ответ: ваши шансы на этот рак, с учетом вышесказанного, именно 1 из 101, не больше и не меньше.
 Это одно из ключевых озарений, порожденных ТБ: с учетом того что вы уже знали и того что пронаблюдали, максимально точная убежденность уже детерминирована. И несмотря на то, что на практике эту убежденность довольно трудно найти, принципиально нам процесс известен. Если вы желаете чтобы ваши убеждения становились более точными вместе с тем, как у вас накапливаются наблюдения о мире, то ТБ может дать пару советов на эту тему.

← Предыдущая		Версия 14:00, 21 июля 2018
Строка 1:		Строка 1:
		+	{{WikipediaRu}}
	Теорема Байеса — это количественный закон [[Теория вероятностей\|теории вероятности]], регулирующий изменение вероятностных [[Убеждение\|убеждений]] в ответ на наблюдение новых [[Свидетельство\|свидетельств]].		Теорема Байеса — это количественный закон [[Теория вероятностей\|теории вероятности]], регулирующий изменение вероятностных [[Убеждение\|убеждений]] в ответ на наблюдение новых [[Свидетельство\|свидетельств]].