貝氏定理 - 維基百科，自由的百科全書

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貝氏統計
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理論
允許決策規則（英語：Admissible decision rule）貝氏效率（英語：Bayesian efficiency）貝氏機率機率解釋（英語：Probability interpretations）貝氏定理貝氏因子（英語：Bayes factor）貝氏推論貝氏推論事前機率事後機率概似函數共軛先驗後驗預測分布（英語：Posterior predictive distribution）超參數（英語：Hyperparameter）超先驗（英語：Hyperprior）無差別原理（英語：Principle of indifference）最大熵原理（英語：Principle of maximum entropy）經驗貝氏方法（英語：Empirical Bayes method）克倫威爾法則（英語：Cromwell's rule）伯恩斯坦–馮·米塞斯定理（英語：Bernstein–von Mises theorem）施瓦茲準則（英語：Schwarz criterion）置信區間最大事後機率估計激進機率主義（英語：Radical probabilism）
方法
貝氏線性回歸（英語：Bayesian linear regression）貝氏估計（英語：Bayesian estimator）貝氏計算（英語：Approximate Bayesian computation）馬可夫鏈蒙地卡羅
機率與統計主題
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機率論
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概率機率公理決定論非決定論隨機性
機率空間機率測度樣本空間隨機試驗伯努利試驗事件互補事件互斥基本事件（英語：Elementary_event）結果單元素
隨機變數期望值條件機率概率分布離散型均勻分佈伯努利分布二項式分布幾何分佈負二項分布超幾何分布泊松分布連續型均勻分布正態分布對數正態分布多元正態分布指數分布 Gamma分布 Beta分布帕累托分布聯合分布邊際分布
隨機過程伯努利過程隨機漫步維納過程馬可夫過程伊藤過程
統計獨立性條件獨立全機率定理大數法則貝氏定理布爾不等式
文氏圖樹形圖
閱論編

Bayes' theorem（中文：貝葉斯定理英語：Bayes' theorem）是概率論中的一個定理，描述在已知一些條件下，某事件的發生機率。比如，如果已知某種健康問題與壽命有關，使用貝葉斯定理則可以通過得知某人年齡，來更加準確地計算出某人有某種健康問題的機率。

通常，事件A在事件B已發生的條件下發生的機率，與事件B在事件A已發生的條件下發生的機率是不一樣的。然而，這兩者是有確定的關係的，貝葉斯定理就是這種關係的陳述。貝葉斯公式的一個用途，即透過已知的三個機率而推出第四個機率。貝葉斯定理跟隨機變量的條件機率以及邊際機率分布有關。

作為一個普遍的原理，貝葉斯定理對於所有機率的解釋是有效的。這一定理的主要應用為貝葉斯推斷，是推論統計學中的一種推斷法。這一定理名稱來自於托馬斯·貝葉斯。User:Shyhjen w:User:Shyhjen/Sandbox