Речь пойдет о одной из основных теорем элементарной теории вероятностей, которая позволяет определить вероятность события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие. Она была создана человеком под именем Томас Байес, британский математике и члене Лондонского королевского общества
Так выглядит формула изобретенная им:
Простой пример её применения:
Почувствовав с утра плохо, вы едете в больницу где после проведения 1 теста оказывается, что вы болеете редкой неизлечимой болезнью (1 больной к 1000 человек), тест же в правильно показывает её наличие в 99% случаев. Каков же шанс того, что вы не больны? Кажется, что шанс того, что вы не больны этой болезнью равен 1%, но это вовсе не так.
Подставив те данные, что нам известны (болеет 1 из 1000, а шанс того что тест верный 99%) в формулы Байеса мы получим:
Выполнив действия, мы получим шанс лишь в 9% на то, что вы больны и 91% на то, что вы не больны. Хотя сначала казалось, что шанс на это в 91 раз меньше.
Подробнее узнать про теорию Байеса, можно из качественного и простого для понимания видео одного англоязычного видео: https://www.youtube.com/watch?v=R13BD8qKeTg