베이지안 추론은 영국 수학자 토마스 베이지안 (1702- 176 1) 에 의해 개발되어 P(A|B) 와 같은 두 조건 확률 사이의 관계를 설명하는 데 사용됩니다 곱셈 법칙에 따라 p (a ≈ b) = p (a) * p (b | a) = p (b) * p (a | b) 를 즉시 내보낼 수 있습니다. 위의 공식도 P(B|A) = P(A|B)*P(B)/P(A) 로 수정할 수 있습니다.

베이시안 통계에는 베이시안 공식이라는 기본 도구가 있는데, 이를 베이시안 법칙이라고도 한다. 수학 공식이지만 그 원리는 숫자 없이도 이해할 수 있다. 만약 네가 어떤 사람이 항상 좋은 일을 하는 것을 본다면, 그 사람은 아마 좋은 사람일 것이다.

즉, 사물의 본질을 정확하게 알 수 없을 때, 한 사물의 구체적인 본질과 관련된 사건의 수를 통해 그 본질적인 속성의 확률을 판단할 수 있다. 수학 언어로 표현하면 한 속성을 지원하는 이벤트가 많을수록 해당 속성이 성립될 가능성이 커진다.

베이지안 공식은 베이지안 정리라고도합니다. 베이지안 규칙은 확률 통계에서 관찰 된 현상을 적용하여 확률 분포의 주관적 판단 (즉, 선험적 확률) 을 수정하는 표준 방법입니다.

베이시안 공식이란 분석 샘플이 전체와 충분히 가까울 때 샘플 중 사건이 발생할 확률이 전체 중 사건 발생 확률에 근접한다는 것을 말한다. 하지만 행동경제학자들은 의사결정 과정에서 베이시안 법칙을 따르지 않고 최근 사건과 최신 경험을 더 중시하며 의사결정과 판단을 내릴 때 최근 사건에 지나치게 신경을 쓴다는 사실을 발견했다.

복잡하고 보편적인 문제에 직면하여, 사람들은 종종 지름길로 가서 확률보다는 가능성에 근거하여 결정을 내린다. 고전 모델과의 이러한 체계적인 편차를 편차라고합니다. 심리적 편차의 존재로 인해 투자자들은 의사결정 시 절대적으로 이성적이지 않고 다른 성과를 보이며 자본시장의 가격 변화에 영향을 미친다. 하지만 오랫동안 강력한 대체 도구가 부족해 경제학자들은 분석을 할 때 베이시안 법칙을 고수해야 했다.