Оглавление:
Определение - что означает байесовская статистика?
Байесовская статистика - это тип динамической статистики вероятностей, обычно используемой в современном мире искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти технологии стремятся выйти за рамки чисто линейного программирования и перейти к более вероятностному подходу. Байесовская статистика дополняет эту идею, потому что байесовский статистический подход является более сложным и основан на иной вероятностной основе, чем «частые» статистические данные, которые были наиболее распространенным типом статистического анализа, выполненного до настоящего времени.
Техопедия объясняет байесовскую статистику
Статистика частых лиц просто берет вероятность данного события на основе известных тестовых наборов определенного числа. В отличие от этого, байесовская статистика принимает вероятность и позволяет ей выразить «степень веры» в результат, а также обосновывать на основе гипотез. Байесовская статистика была впервые введена в 1770-х годах Томасом Байесом, который создал теорему Байеса, которая применила эти идеи к работе.
Другой способ думать о байесовской статистике состоит в том, что она использует «условные вероятности» - она учитывает множество факторов. Подумайте о подбрасывании монеты, где можно выполнить большое количество тестов, чтобы определить, что статистическая модель для частых будет каждый раз приближаться к 50 процентам. Однако байесовская статистика может принимать условные факторы и применять их к этой исходной статистике частоты. Что, если учесть, шел ли дождь при определении результата броска монеты? Может ли это повлиять на результаты с точки зрения статистических результатов?
Как правило, такие факторы окружающей среды не влияют на исход подбрасывания монеты, но в деловом мире, где так много условных факторов влияют друг на друга, байесовская статистика может стать важной частью получения информации. Именно поэтому байесовская статистика так широко используется в корпоративных технологиях.
