Now, I should say if we got this, you don't find any immediate
significant about statistics and probability.
This is totally nontrivial, but it comes in very handy.
So, I'm going to practice this with you using a second example. In this case, you are a robot.
This robot lives in a world of exactly two places. There is a red place and a green place, R and G.
Now, I say initially, this robot has no clue where it is,
so the prior probability for either place, red or green, is 0.5.
It also has a sensor as it can see through its eyes, but his sensor seems to be somewhat unreliable.
So, the probability of seeing red at the red grid cell is 0.8,
and the probability of seeing green at the green cell is also 0.8.
Now, I suppose the robot sees red.
What are now the posterior probabilities that the robot is at the red cell given that it just saw red
and conversely what's the probability that it's at the green cell even though it saw red.
Now, you can apply Bayes Rule and figure that out.
Ahora, yo diría que si llegamos a esto, no encuentras cualquier inmediata
significativo sobre estadística y probabilidad.
Esto es totalmente no trivial, pero resulta muy útil.
Por lo tanto, voy a practicar esto con usted mediante un segundo ejemplo. En este caso, eres un robot.
Este robot vive en un mundo de exactamente dos lugares. Hay un rojo y un lugar verde, R y G.
Ahora, digo al principio, este robot tiene ninguna pista donde es,
por lo tanto la probabilidad previa para en su lugar, rojo o verde, es de 0,5.
También posee un sensor como puede ver a través de sus ojos, pero su sensor parece ser algo poco fiables.
Por lo tanto, la probabilidad de ver la roja en la celda de la cuadrícula roja es 0,8,
y también es la probabilidad de ver verde en la celda verde 0,8.
Ahora, supongo que el robot ve rojo.
¿Cuáles son ahora las probabilidades posteriores que el robot está en los eritrocitos dado que sólo vio la roja
y por el contrario, ¿cuál es la probabilidad de que se trata en la celda verde aunque vio la roja.
Ahora, puede aplicar la regla de Bayes y averiguar.
この定理を理解しても 統計学と確率の良さが分かったとは言えません
これは非常に難しいですが役に立ちます
そこで別の例を使って練習をしましょう ここではあなたはロボットです
これがロボットが住んでいる世界です 赤い場所のRと緑の場所のGがあります
しかもロボットはどこにいるのか分かっていません
事前確率は赤の場所でも緑の場所でも 0．5となります
ロボットにはものを見るセンサーがありますが なぜか当てになりません
よって赤の場所で赤を見る確率は0．8で
緑の場所で緑を見る確率も0．8です
では仮にロボットは赤を見るとします
そこで事後確率を出しましょう ロボットが赤の場所で赤を見る確率と
緑の場所で赤を見る確率はいくつになりますか？
ベイズの定理を使って求めることができます
ตอนนี้ ผมควรที่จะพูดว่าถ้าเรามีไอนี้ คุณจะไม่พบ
ความหมายเกี่ยวกับสถิติและความน่าจะเป็น
ทั้งหมดเนี้ย! มันขี้เล็บมาก แต่ว่ามันก็มีประโยชน์มากๆ
ดังนั้น ฉันจะใช้ตัวอย่างที่สองนะ ในกรณีที่คุณเป็นหุ่นยนต์
หุ่นยนต์ตัวนี้มันอยู่ในโลกที่มีสองสถานที่ ที่ตรงเผงกันพอดิบพอดี มีสถานที่สีแดง และสีเขียว เป็น R กับ G
ตอนนี้ ในขั้นต้น หุ่นยนต์ตัวนี้ ไม่มีเงื่อนไขอะไรเลย
ดังนั้นความน่าจะเป็นของสถานที่สีแดงกับสีเขียวคือ 0.5
นอกจากนี้อ่ะนะ มันก็ยังมีเซ็นเซอร์ใช้มองได้ แต่เซ็นเซอร์ของมันไม่ค่อยน่าเชื่อถือเท่าไหร่
ดังนั้น ความน่าจะเป็นของการเห็นสีแดงในตารางสีแดงเป็น 0.8
และความน่าจะเป็นของการเห็นสีเขียวในตารางสีเขียวก็เป็น0.8
ตอนนี้ฉันจะสมมุติให้หุ่นยนต์มันเห็นสีแดงนะ
ในตอนนี้ความน่าจะเป็นภายหลังที่หุ่นยนต์อยู่ที่ตารางสีแดง มันก็ระบุว่ามันอยู่สีแดง
และในทางตรงกันข้ามมีความเป็นไปได้ว่ามันอยู่ที่ตารางสีเขียว แต่มันก็ระบุว่ามันอยู่สีแดง =_=
ในตอนนี้คุณสามารถใช้กฎของ Bayes และคิดออกมา