什么是后验概率？

贝叶斯统计中的后验概率是在考虑新信息后事件发生的修正或更新概率。后验概率是通过使用贝叶斯定理更新先验概率来计算的。在统计术语中，后验概率是给定事件 B 发生时事件 A 发生的概率。

关键要点
贝叶斯统计中的后验概率是在考虑新信息后事件发生的修正或更新概率。
后验概率是通过使用贝叶斯定理更新先验概率来计算的。
在统计术语中，后验概率是给定事件 B 发生时事件 A 发生的概率。

贝叶斯定理公式
给定 B 发生时计算 A 发生后验概率的公式：

因此，后验概率是结果分布 P(A|B)。

后验概率告诉你什么？
贝叶斯定理可用于许多应用，例如医学、金融和经济学。在金融领域，一旦获得新信息，贝叶斯定理可用于更新先前的信念。先验概率表示在引入新证据之前最初相信的内容，后验概率将这些新信息考虑在内。

后验概率分布应该比先验概率更好地反映数据生成过程的潜在真相，因为后验包含更多信息。随着新信息的出现并被纳入分析，后验概率随后可以成为新的更新后验概率的先验。