什么是贝叶斯定理（Bayes’ Theorem）？
贝叶斯定理（Bayes’ Theorem），以 18 世纪英国数学家托马斯贝叶斯命名，是确定条件概率的数学公式。条件概率是基于在类似情况下发生的先前结果的结果发生的可能性。贝叶斯定理提供了一种在给定新的或额外的证据的情况下修改现有预测或理论（更新概率）的方法。
在金融领域，贝叶斯定理可用于评估贷款给潜在借款人的风险。该定理也称为贝叶斯规则或贝叶斯定律，是贝叶斯统计领域的基础。
理解贝叶斯定理
贝叶斯定理（Bayes’ Theorem）的应用广泛且不限于金融领域。例如，贝叶斯定理可用于通过考虑任何特定人患疾病的可能性和测试的一般准确性来确定医学测试结果的准确性。贝叶斯定理依赖于合并先验概率分布以生成后验概率。
在贝叶斯统计推断中，先验概率是在收集新数据之前发生事件的概率。换句话说，它代表了在进行实验之前基于当前知识对特定结果概率的最佳理性评估。
后验概率是在考虑新信息后修正的事件发生概率。后验概率是通过使用贝叶斯定理更新先验概率来计算的。在统计术语中，后验概率是在事件 B 已经发生的情况下，事件 A 发生的概率。
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