В формуле Bayes P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B) что означает prior (априорная вероятность) P(A)?
AЭто
posterior (апостериорная вероятность), то есть вероятность события A после наблюдения B.BЭто
P(B), то есть общая вероятность наблюдения B.CЭто показатель
false positive для наблюдения B.DЭто исходная вероятность события A до наблюдения B (например,
base rate).Правильный ответ.
prior (априорная вероятность) P(A) — это исходная вероятность события до учёта наблюдения и ключевая часть обновления по Bayes.Разбор
В задачах диагностики prior (априорная вероятность) часто совпадает с base rate в популяции или с оценкой риска для конкретного сегмента. При одинаковом P(B|A) разные prior (априорная вероятность) дают разные posterior (апостериорная вероятность). Игнорирование prior (априорная вероятность) — одна из главных причин, почему интуиция ошибается в задачах Bayes.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Аналитик хочет ответить на вопрос: среди пользователей, которые получили пуш (событие B), какая доля совершила покупку (событие A). Какая вероятность соответствует этому вопросу?
Ещё вопросы по теме «Теорема Байеса»
- В задаче диагностики пусть A означает наличие болезни, а B означает положительный тест. Какое утверждение лучше всего объясняет разницу между `P(A|B)` и `P(B|A)`?
- Тест на редкую болезнь имеет высокую чувствительность: `P(test+|disease)=99%`, и низкую долю ложноположительных: `P(test+|¬disease)=1%`. Болезнь встречается у 0.1% людей. Почему `P(disease|test+)` может быть заметно ниже 99%?
- Пусть A — болезнь, B — положительный тест. Известно: `P(A)` 1%, `P(B|A)` 90%, `P(B|not A)` 5%. Примерно чему равно `P(A|B)`?
- В антифроде событие A — транзакция мошенническая, событие B — сработал алерт. Какая формула корректно выражает расчёт `P(B)` по полной вероятности?
- Пусть A — мошенничество, B — сработал алерт. Что в этой постановке означает `false positive`?
- Все вопросы по «Теорема Байеса» →