Bayes Theorem ஐ எப்படி கணக்கிடுவது
Bayes Theorem என்றால் என்ன?
Applies Bayes theorem updating probability based on new evidence. Foundation of probabilistic reasoning.
சூத்திரம்
P(A|B) = P(B|A) × P(A) ÷ P(B)
- P
- overall probability of evidence — overall probability of evidence
- A
- likelihood of evidence given A — likelihood of evidence given A
- B
- overall probability of evidence — overall probability of evidence
படிப்படியான வழிகாட்டி
- 1P(A|B) = P(B|A) × P(A) ÷ P(B)
- 2P(A|B) = posterior (updated probability)
- 3P(A) = prior probability
- 4P(B|A) = likelihood of evidence given A
- 5P(B) = overall probability of evidence
தீர்க்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகள்
உள்ளீடு
P(A), P(B|A), P(B)
முடிவு
P(A|B) calculated
தவிர்க்க வேண்டிய பொதுவான தவறுகள்
- ✕Confusing conditional probabilities
- ✕Not updating priors properly
- ✕Forgetting normalization constant P(B)
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்
What's practical example?
Medical test: prior disease probability, test accuracy, posterior if positive test result.
Why is Bayes important?
Foundation of statistical inference, machine learning, and decision-making under uncertainty.
கணக்கிடத் தயாரா? இலவச Bayes Theorem கால்குலேட்டரை முயற்சிக்கவும்
நீங்களே முயற்சிக்கவும் →