一直不阳的我，这两天喉咙一直不舒服，吞咽口水都难受（-_-||）自己怀疑这是不是也算新冠症状之一。
今天看到了这篇文章，是在尝试解读为什么全面检测时无症状比例那么低。核心假设是，如果：
- 当时的感染概率只有0.1%，并且
- 核酸结果准确率是99%，也就是说有1%的情况下，阴性被认为是阳性，阳性被认为是阴性
- 所以只根据一次核酸结果判断是否感染，就会出现至少91%的人检测结果是阳性，但实际上并未感染
- 那么也就是说至少91%的是无症状（-_-||）
解决思路是：多检测几次，让贝叶斯概率发生作用。但是要注意的是，作者的思路是对全民都连续检几次——这符合当时的情况，而不是针对显示出阳性结果的多检几次——这种情况下公式相同，但是数值会有差异。
公式： 。 应用理解： 贝叶斯公式其实也通过条件概率公式 转换而来；公式倒是其次主要是对贝叶斯的应用的理解，...
课程来源 知乎live-贝叶斯概率思维 目录 贝叶斯概率 贝叶斯定理 贝叶斯估计 贝叶斯网络 推荐书籍 涉及名词 ...
贝叶斯推理贝叶斯法则朴素贝叶斯分类器应用：文本分类 1. 贝叶斯推理 --提供了推理的一种概率手段 --两个基本假...
理论基础 条件概率：朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则，而贝叶斯法则的基石是条件概率。贝叶斯法则如下： 词集模型：...
一、什么是朴素贝叶斯 相关名词 条件概率 贝叶斯准则 贝叶斯决策理论 极大似然估计 1.1 条件概率 在谈朴素贝叶...
贝叶斯核心 选择具有最高概率的决策是贝叶斯决策理论的核心。 贝叶斯使用 通过已知3个概率来计算位置的概率 特征数量...
D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广，主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的，贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而...
2.1 概率论基础 全概率公式 贝叶斯法则(Bayes' theorem) 贝叶斯决策理论(Bayesian de...
1、贝叶斯分类方法是统计学的分类方法，它利用概率统计知识预测给定元组属于特定类的概率。 2、贝叶斯分类源于贝叶斯定...
贝叶斯公式推导，朴素贝叶斯公式 学习先验概率 学习后验概率 LR 和 Linear Regression 之间的区...
本文标题：随笔0103/速记——贝叶斯概率的现实应用
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/xnsexdtx.html
网友评论