पूर्व संभावना क्या है?
पूर्व संभावना, बायेसियन सांख्यिकीय निष्कर्ष में, नए डेटा एकत्र करने से पहले एक घटना की संभावना है। यह प्रयोग किए जाने से पहले वर्तमान ज्ञान के आधार पर किसी परिणाम की संभावना का सर्वोत्तम तर्कसंगत आकलन है।
पूर्व संभावना बताई गई
किसी संभावित परिणाम के अधिक सटीक माप का उत्पादन करने के लिए नए डेटा या जानकारी के उपलब्ध होने पर किसी घटना की पूर्व संभावना को संशोधित किया जाएगा। यह संशोधित संभावना बाद की संभावना बन जाती है और बेयस प्रमेय का उपयोग करके गणना की जाती है। सांख्यिकीय शब्दों में, बाद की संभावना घटना ए की संभावना है जो कि घटना बी को दी गई है।
उदाहरण के लिए, तीन एकड़ जमीन में लेबल A, B, और C. एक एकड़ में इसकी सतह के नीचे तेल का भंडार है, जबकि अन्य दो नहीं हैं। एकड़ C पर मिलने वाले तेल की पूर्व संभावना एक तिहाई या 0.333 है। लेकिन अगर एकड़ बी पर एक ड्रिलिंग परीक्षण किया जाता है, और परिणाम इंगित करते हैं कि कोई भी तेल स्थान पर मौजूद नहीं है, तो एक एकड़ ए और सी पर तेल पाए जाने की संभावित संभावना 0.5 हो जाती है, क्योंकि प्रत्येक एकड़ में दो में से एक मौका होता है।
बे की प्रमेय एक बहुत ही सामान्य और मौलिक प्रमेय है जिसका उपयोग डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग में किया जाता है।
P (A (B) = P (B) P (A)B) = P (B) P (A) × P (B:A) जहां: P (A) = A होने की पूर्व संभावना (A) A conditionB) = A की सशर्त संभावना है कि B होता है (B)A) = B की सशर्त संभावना है कि A होता है
यदि हम किसी ऐसी घटना की संभावना में रुचि रखते हैं, जिसके बारे में हमें पूर्व में जानकारी है; हम इसे पूर्व संभावना कहते हैं। हम इस ईवेंट A, और इसकी प्रायिकता P (A) को हटा देंगे। यदि कोई दूसरी घटना है जो P (A) को प्रभावित करती है, जिसे हम ईवेंट B कहेंगे, तो हम जानना चाहते हैं कि A की संभावना क्या है जो B दी गई है। संभाव्य संकेतन में, यह P (A | B) है, और पश्च-संभाव्यता या संशोधित संभावना के रूप में जाना जाता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह मूल घटना के बाद हुआ है, इसलिए यह पद पीछे है। यह इस तरह से है कि बे की प्रमेय हमें नई जानकारी के साथ हमारी पिछली मान्यताओं को अद्यतन करने की अनुमति देती है।
