Анализ данных. Салмин А.А. - 26 стр.

                n
     P( A)   P( H i )  PH i ( A) .
               i 1

     В этом случае события   Н 1 , Н 2 ,, Н n обычно
называют гипотезами. Сумма вероятностей гипотез H i
должна быть равна единице, т.е.
      n
      P ( H i )  P( H 1 )  P( H 2 )    P( H n )  1 .
     i 1
     Если выполняются все условия, имеющие место для
формулы полной вероятности и известно, что событие A
уже наступило, то можно вычислить условную
вероятность того, что вместе с событием A осуществилась
гипотеза H i по формуле Байеса:
                    P ( H i )  PH i ( A) ,
     PA ( H i ) 
                          P ( A)
где P(A) – полная вероятность события A.
     С помощью формулы Байеса можно после испытания
уточнить вероятность происхождения гипотезы H i .
     Кластеризация, основанная на формуле Байеса, не
несет простых объяснительных функций, она лишь
предлагает исследователю уточнить его знания на основе
новых знаний, закодированных в новых порциях
информации. В этом смысле наблюдения над
многоэтапными экспериментами как процесс, который
интегрирует в себя новые и новые знания, может оказаться
значительно    более    информативным,     чем    любые
альтернативные подходы. На рис. 2.6. приведена схема
сегментного анализа, построенная на формуле Байеса.




26