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貝氏定理主要為在有條件的機率猜測

舉例而言在一般狀況下對錯可能機率為50%
但某些但書下,機率就可能就會升高到70%

一般人常識都可以了解這事
貝氏定理只是把它明確數學化

Close to the point , the data will be more than far away the point .
To guess something it depand on data and informations .
So . the % of correction will be increase .

假設要預測時間 T 以後的事實, 在時間 t = T-a 時做預測, 則 t 愈接近 T,
也就是 a 愈小 (a > 0), 所擁有的訊息愈多, 當然愈能預測得好. 貝氏方法
如此, 非貝氏方法也一樣.

2015-03-01 09:55:29 補充：
當然除了訊息量或資料量的不同以外, 就 "預測" 的觀點, 預測近期
自然比預測遠期誤差更小. 因為未來的變化效果是累積的. 君不見
氣象局預報颱風之未來走向時, 越往後範圍越大.