Posterior Olasılık Tanımı

Posterior Olasılık Nedir?

Bayes istatistiklerinde bir son olasılık, yeni bilgiler dikkate alındıktan sonra meydana gelen bir olayın revize edilmiş veya güncellenmiş olasılığıdır. Son olasılık, Bayes teoremi kullanılarak önceki olasılığın güncellenmesiyle hesaplanır. İstatistiksel terimlerle ifade etmek gerekirse, son olasılık, B olayının meydana gelmesi durumunda A olayının meydana gelme olasılığıdır.

Bayes Teoremi Formülü

B’nin oluştuğu göz önüne alındığında, A’nın posterior olasılığını hesaplama formülü:

Son olasılık, sonuçta ortaya çıkan dağılımdır, P (A | B).

Posterior Olasılık Size Ne Anlatır?

Bayes teoremi tıp, finans ve ekonomi gibi birçok uygulamada kullanılabilir. Finansta, Bayes teoremi, yeni bilgi elde edildiğinde önceki bir inancı güncellemek için kullanılabilir. Önceki olasılık, yeni kanıt sunulmadan önce orijinal olarak inanılan şeyi temsil eder ve son olasılık bu yeni bilgiyi hesaba katar.

Posterior olasılık dağılımları, posterior daha fazla bilgi içerdiğinden, bir veri oluşturma sürecinin altında yatan gerçeğin önceki olasılıktan daha iyi bir yansıması olmalıdır. Yeni bilgi ortaya çıktıkça ve analize dahil edildikçe, bir son olasılık daha sonra yeni güncellenmiş bir arka olasılık için bir öncül haline gelebilir.