1. formullerinden bir şey anlamayip mantığına ulaşmaya çalıştım o da olmadı bari örnek üzerinden gideyim dedim yine olmadı. gerçi ben komple olasılık teorisine karşıyım. en son bakkal olmaya karar verdim ve öyle düşündüm.

    bir olay oluyor olayın olması bir şey de bir de orada mı oldu burada mı kısmı var. o zaman orada olması ihtimali ile olması ihtimalini çarpıp burada olması ihtimaliyle olması ihtimalini çarp topla. bu da orada ya da burada olma ihtimalini versin. ha dersek ki şurada olduğunu biliyoruz olmuş olma ihtimali nedir, o zaman da şurada olma ihtimalini genel olarak olma ihtimaline bölcen. bayes gıda market sunar.
    abi
  2. olayın olma olasılığı hesaplanırken verilen ek bilgilerin kullanılması temelinde ortaya çıkmış ve neredeyse herkes tarafından kabul görmüş teoremdir.

    kelimelerle " sonsallık = normalize olabilirlik x önsel olasılık " olarak özetleyebiliriz.

    olasılık yoğunluk fonksiyonlarında da kullanıyorum falan ama tam olarak anlayabilmiş de değilim. anladığımda keyifle editleyeceğim.

    en anlayamadığım kısmı ise kendi aralarında bin parçaya bölünen istatistikçiler bayes'te anlaşabilmiş. farklı felsefi görüşlerin birleştiği ender teoremlerden.
    kuz
  3. örnek vermek gerekirse, varsayalım ki,benim 3 tane kız arkadasım var; esmer, sarısın, kumral. ve öyle olsunki, ben %60 ihtimalle esmer, %30 ihtimalle sarışın ve %10 ihtimallede kumralla buluşucam. buna artı, diyelim ki, esmerle buluşursam %9 ihtimalle sevişicem, sarışınla buluşursam %20 ihtimalle sevişicem ve kumral ile buluşursam %6 ihtimalle sevişeceğim. önce sevişme ihtimalim yüzde kaç onu hesaplayalım ;
    0.6*0.09+0.3*0.2+0.1*0.06 =0.12
    şimdi de, eğer biriyle sevişirsem, bunun sarışın olma ihtimalini bulalım ki, bayes teoremi burda işe yarar ;
    (0.3*0.2) / (0.6*0.09+0.3*0.2+0.1*0.06) = (0.060) / (0.120) = 0.5

    demekki, bunlardan biriyle yatarsam eğer, bu yüzde oniki ihtimal, bunun sarışın olma ihtimalide yüzde elli.
    (alıntı)


    !---- spoiler ----!

    bayes teoremi, kanıt verildiğinde hipotezlerin olasılıklarını nasıl güncelleyeceğini açıklayan bir formüldür. sadece şartlı olasılık aksiyomlarından kaynaklanmaktadır. ancak, inanç güncellemeleri ile ilgili geniş bir sorun yelpazesini güçlü bir şekilde anlamak için kullanılabilir.

    !---- spoiler ----!
    akif