貝葉斯公式的意義是什麼

貝葉斯的統計學中有一個基本的工具叫貝葉斯公式、也稱為貝葉斯法則，儘管它是一個數學公式，但其原理毋需數字也可明瞭。如果你看到一個人總是做一些好事，則那個人多半會是一個好人。這就是說，當你不能準確知悉一個事物的本質時，你可以依靠與事物特定本質相關的事件出現的多少去判斷其本質屬性的概率。

用數學語言表達就是：支援某項屬性的事件發生得愈多，則該屬性成立的可能性就愈大。

貝葉斯公式又被稱為貝葉斯定理、貝葉斯規則是概率統計中的應用所觀察到的現象對有關概率分佈的主觀判斷（即先驗概率）進行修正的標準方法。

所謂貝葉斯公式，是指當分析樣本大到接近總體數時，樣本中事件發生的概率將接近於總體中事件發生的概率。

但行為經濟學家發現，人們在決策過程中往往並不遵循貝葉斯規律，而是給予最近發生的事件和最新的經驗以更多的權值，在決策和做出判斷時過分看重近期的事件。

面對複雜而籠統的問題，人們往往走捷徑，依據可能性而非根據概率來決策。

這種對經典模型的系統性偏離稱為“偏差”。

由於心理偏差的存在，投資者在決策判斷時並非絕對理性，會行為偏差，進而影響資本市場上價格的變動。

但長期以來，由於缺乏有力的替代工具，經濟學家不得不在分析中堅持貝葉斯法則。

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