probabilità a posteriori è la probabilità ricalcolato di un evento verificatosi dopo l’assunzione di nuove informazioni in considerazione. Probabilità a posteriori sono calcolati aggiornando probabilità a priori – le probabilità degli eventi che accadono sulla base delle precedenti esperienze – utilizzando il teorema di Bayes ‘ . Prende il nome dal matematico inglese del 18 ° secolo Thomas Bayes , il teorema fornisce un modo per rivedere le previsioni esistenti testimoniato nuovo o aggiuntivo . Bayes ‘ Teorema può essere utilizzato in molte applicazioni , come la medicina , finanza e economics.To applicare Bayes ‘ Teorema , è necessario un evento e avete bisogno di informazioni . Istruzioni

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Stabilire la probabilità a priori di un evento . Sia Event A l’evento che il prezzo di un titolo aumenta, e la probabilità di eventi A , o P (A) nel teorema di Bayes ‘ , al 50 per cento . Questa è la probabilità a priori di Event A – il prezzo del titolo ha dimostrato di aumentare nel 50 per cento dei casi studiati

2

Introdurre Event B. Sia Evento B l’evento che i tassi di interesse salgono , . e stabilire la sua probabilità , diciamo il 50 per cento . Chiamare questo P ( B ) – è la probabilità di eventi B accadendo , ed è indipendente da eventi A.

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Connect eventi A e B. Evento Calcola il rischio , sulla base di nuovi dati , che i tassi di interesse saliranno ( evento B ) , quando i prezzi delle azioni salgono ( evento A) . Dire che la probabilità – questo è chiamato P ( B /A ) – è del 20 per cento

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Calcolare la probabilità a posteriori usando il Teorema di Bayes ‘ . . Il teorema dice che la probabilità a posteriori P ( A /B ) è uguale alla probabilità ( 20 per cento ) volte la probabilità a priori di eventi A ( 50 per cento ) , diviso per la probabilità a priori di Evento B ( 50 per cento ) . La probabilità a posteriori di prezzi azionari in aumento se i tassi salgono è quindi ( 0,20 x 0,50 ), diviso per 0,50 , o il 5 per cento .