В байесовском статистическом выводе априорное распределение вероятностей (англ. prior probability distribution, или просто prior) неопределённой величины p — распределение вероятностей, которое выражает предположения о p до учёта экспериментальных данных. Например, если p — доля избирателей, готовых голосовать за определённого кандидата, то априорным распределением будет предположение о p до учёта результатов опросов или выборов. Противопоставляется апостериорной вероятности. (Википедия)
В байесовском статистическом выводе априорное распределение вероятностей (англ. prior probability distribution, или просто prior) неопределённой величины p — распределение вероятностей, которое выражает предположения о p до учёта экспериментальных данных. Например, если p — доля избирателей, готовых голосовать за определённого кандидата, то априорным распределением будет предположение о p до учёта результатов опросов или выборов. Противопоставляется апостериорной вероятности.
Все значения словосочетания «априорная вероятность»Когда врач должен поставить диагноз, первое, что он делает, – это пытается понять, соответствует ли описание болезни признакам, наблюдаемым у пациента, при этом неосознанно используя общие данные и устанавливая так называемую априорную вероятность болезни.
Очевидно, что сообщение о том, что этажом ниже возник пожар, вызовет совсем иную по силе и быстроте реакцию, чем сообщение о том, что этажом ниже ветер выбил стекло в окне – даже в том случае, если априорная вероятность этих сообщений одинакова.
Мы можем точно описать низкую априорную вероятность, используя систему обозначений, которые не будут лишними в следующей главе.