Зміст:
Визначення - Що означає Байєсова статистика?
Байєсівська статистика - це тип динамічної статистики ймовірностей, яка зазвичай використовується в сучасному світі штучного інтелекту та машинного навчання. Ці технології прагнуть вийти за рамки чистого лінійного програмування до більш вірогідного підходу. Байєсська статистика доповнює цю ідею, оскільки байєсівський статистичний підхід є більш досконалим та заснованим на іншій ймовірнісній основі, ніж "частістська" статистика, яка була найпоширенішим типом статистичного аналізу, що робиться на сьогоднішній день.
"Техопедія" пояснює баєсівську статистику
Статистика періодиків просто приймає ймовірність даної події на основі відомих тестових наборів певного числа. Навпаки, байєсівська статистика сприймає ймовірність і дозволяє їй виражати "ступінь віри" у результат та встановлювати міркування на основі гіпотез. Баєсівська статистика вперше була введена в початок 1770-х Томасом Байєсом, який створив теорему Байєса, яка змушує ці ідеї працювати.
Інший спосіб думати про баєсівську статистику - це те, що вона використовує "умовні ймовірності" - вона враховує кілька факторів. Подумайте про викидання монети, де можна провести велику кількість тестів, щоб визначити, що частота статистична модель буде щоразу близько 50 відсотків. Однак баєсівська статистика може брати умовні фактори і застосовувати їх до тієї первісної частотистської статистики. Що робити, якщо хтось враховував, чи йшов дощ при визначенні результату кидання монети? Може вплинути на результати з точки зору статистичних результатів?
Як правило, такі фактори навколишнього середовища не змінили б результату кидання монети - але у світі бізнесу, де так багато умовних факторів впливають один на одного, байєсівська статистика може стати вагомою частиною отримання розуміння даних. Ось чому байєсівська статистика настільки часто використовується в корпоративних технологіях.
