Вероятностное рассуждение
Вероятностное рассуждение — это метод использования теории вероятностей для вывода и принятия решений на основе неопределенной или неполной информации. В отличие от детерминированных подходов, вероятностное рассуждение позволяет учитывать неопределенность и вариативность в данных и моделях. Оно применяется во многих областях, включая машинное обучение, экономику, медицину, инженерию, физику и многие другие[источник не указан 30 дней].
Методы вероятностного рассуждения
[править | править код]- Байесовский вывод — метод обновления вероятностей гипотез на основе новых данных. Основывается на теореме Байеса[1].
- Методы Монте-Карло — численные методы для оценки вероятностей и статистик путем многократного случайного моделирования[2].
- Марковские цепи — модели, где вероятность перехода в следующее состояние зависит только от текущего состояния[3].
- Распределения вероятностей — математические функции, описывающие вероятности различных исходов случайных событий (например, нормальное распределение, биномиальное распределение).
Примеры вероятностного рассуждения
[править | править код]Теорема о конце света
[править | править код]Один из примеров вероятностного рассуждения, и самый известный, — теорема о конце света. Эта гипотетическая теорема использует байесовскую статистику и антропный принцип для оценки вероятности конца человечества на основе числа уже живших людей. Согласно этой теореме, если считать себя случайным представителем всех людей, то вероятнее всего, человечество находится где-то посередине своего существования, что может означать скорый конец.
См. также
[править | править код]Примечания
[править | править код]- ↑ E. T. Jaynes. Probability Theory: The Logic of Science. — Cambridge University Press, 2003-04-10. — 764 с. — ISBN 978-0-521-59271-0.
- ↑ John Michael Hammersley. Monte Carlo methods, by J.M.Hammersley and D.C.Handscomb. — book с.
- ↑ Paul A. Gagniuc. Markov Chains: From Theory to Implementation and Experimentation. — John Wiley & Sons, 2017-07-31. — 252 с. — ISBN 978-1-119-38755-8.