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Il teorema di Bayes<\/strong> afferma quanto segue per due eventi A<\/em> e B<\/em> :<\/em><\/span><\/p>\n P(A|B) = P(A)*P(B|A) \/ P(B)<\/span><\/p>\n Oro:<\/span><\/p>\n Ad esempio, supponiamo che la probabilit\u00e0 che il tempo sia nuvoloso sia del 40%.<\/span><\/p>\n Supponiamo anche che la probabilit\u00e0 di pioggia in un dato giorno sia del 20%.<\/span><\/p>\n Supponiamo inoltre che la probabilit\u00e0 che ci siano nuvole in una giornata piovosa sia dell’85%.<\/span><\/p>\n Se fuori \u00e8 nuvoloso in un dato giorno, quali sono le probabilit\u00e0 che piova quel giorno?<\/span><\/p>\n Soluzione<\/strong> :<\/span><\/p>\n Possiamo quindi calcolare:<\/span><\/p>\n Se fuori \u00e8 nuvoloso in un dato giorno, la probabilit\u00e0 che piova quel giorno \u00e8 del 42,5%<\/strong> .<\/span><\/p>\n Possiamo creare la seguente semplice funzione per applicare il teorema di Bayes in Python:<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa funzione nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di conoscere le seguenti probabilit\u00e0:<\/span><\/p>\n Per calcolare P(pioggia | nuvoloso), possiamo usare la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n Questo ci dice che se fuori \u00e8 nuvoloso in un dato giorno, la probabilit\u00e0 che piova quel giorno \u00e8 0,425<\/strong> o 42,5%<\/strong> .<\/span><\/p>\n Questo corrisponde al valore che abbiamo calcolato manualmente in precedenza.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come calcolare la probabilit\u00e0 condizionale in Python<\/a> Il teorema di Bayes afferma quanto segue per due eventi A e B : P(A|B) = P(A)*P(B|A) \/ P(B) Oro: P(A|B): la probabilit\u00e0 che si sia verificato l’evento A, dato l’evento B. P(B|A): La probabilit\u00e0 che si sia verificato l’evento B, dato che si \u00e8 verificato l’evento A. P(A): la probabilit\u00e0 dell’evento A. P(B): la […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
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def<\/span> bayesTheorem<\/span> (pA, pB, pBA):\n return<\/span> pA * pBA \/ pB\n<\/strong><\/pre>\n Esempio: teorema di Bayes in Python<\/strong><\/span><\/h2>\n
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#define function for Bayes' theorem<\/span>\ndef<\/span> bayesTheorem<\/span> (pA, pB, pBA):\n return<\/span> pA * pBA \/ pB\n\n#define probabilities\n<\/span>pRain = 0.2\npCloudy = 0.4\npCloudyRain = 0.85\n\n#use function to calculate conditional probability\n<\/span>bayesTheorem(pRain, pCloudy, pCloudyRain)\n\n0.425\n<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come calcolare il valore atteso in Python<\/a>
Come calcolare una media troncata in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"