貝葉斯提供了關(guān)于概率論與數(shù)理統(tǒng)計最重要的工具之一。這個工具讓我們對概率的研究能夠進行更加艱巨的探索。
如果我們知道一個事件發(fā)生的內(nèi)在機制,那么我們計算著事件的概率是非常簡單的。用基本的計算,我們能算出打撲克梭哈時,得到同花順的概率,或者扔硬幣時,連續(xù)5次都是正面的概率,再或者彩票中獎的概率。
但更多時候,我們更關(guān)心把上述問題反過來的情況。我們不去計算基于知道發(fā)生機制的事件的概率,而是基于觀察到的現(xiàn)象,想得到和了解不知道發(fā)生機制的事件的發(fā)生的可能性。
我們需要了解在一些情況下基于觀測現(xiàn)象背后的關(guān)聯(lián)性。比如醫(yī)學(xué)(如果檢測為陽性,患病的可能有多大?)、比如社會科學(xué)(基于歷史數(shù)據(jù),最好的解釋通貨膨脹與失業(yè)率之間關(guān)系的模型是什么?)、比如日常生活(如果女孩同意和我去另外一家酒吧,他對我有意思的可能性有多大?)。
貝葉斯定理提供了一個形式化的工具,讓我們能回答這些問題。當(dāng)一種事情已經(jīng)發(fā)生的條件下,定理讓我們能計算這樣的概率,當(dāng)特定事件發(fā)生時,鑒于觀測結(jié)果,基于我們把觀測結(jié)果納入特定事件看是否發(fā)生,這樣能同時得到先前事件在特定事件下發(fā)生的可能性。
貝葉斯定理是一個分析信息緣由的強大工具,它還是整個統(tǒng)計學(xué)思想的底層框架。