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这是使用贝叶斯定理不断更新概率的正确方法吗？
假设我正在尝试找出某人最喜欢的冰淇淋口味是香草的可能性。 我知道这个人也喜欢恐怖电影。 考虑到他们喜欢看恐怖电影，我想找出这个人最喜欢的冰淇淋是香草的可能性。 我知道以下几点： 5%5%5\%的人选择香草作为他们最喜欢的冰淇淋口味。（这是我的）P(A)P(A)P(A) 10%10%10\%最喜欢香草冰淇淋的人中，有的人也喜欢恐怖电影。（这是我的）P(B|A)P(B|A)P(B|A) 1%1%1\%最不喜欢香草冰淇淋的人中有的人也喜欢恐怖电影（这是我的）P(B|¬A)P(B|¬A)P(B|\lnot A) 因此，我这样计算： 我发现P(A|B)=0.05×0.1(0.05×0.1)+(0.01×(1−0.05))P(A|B)=0.05×0.1(0.05×0.1)+(0.01×(1−0.05))P(A|B)=\frac{0.05\times0.1}{(0.05 \times 0.1)+(0.01 \times(1-0.05))}P(A|B)=0.3448P(A|B)=0.3448P(A|B) = 0.3448（四舍五入到最接近的十分之一）。有一个34.48%34.48%34.48\% 恐怖电影迷最喜欢的冰淇淋口味是香草。 但是后来我得知该人在过去30天内看过一部恐怖电影。这是我所知道的： 34.48%34.48%34.48\% 是香草是该人最喜欢的冰淇淋口味的最新后验概率- P(A)P(A)P(A) 在下一个问题中。 20%20%20\% 在过去30天内，最喜欢香草冰淇淋的人中有一部看过恐怖片。 5 ％5%5\% 在过去30天内，最不喜欢香草冰淇淋的人中有过看过恐怖片的人。 这给出： 0.3448 × 0.2（0.3448 × 0.2 ）+ （0.05 × （1 − 0.3448 ））= 0.67790.3448×0.2(0.3448×0.2)+(0.05×(1−0.3448))=0.6779\frac{0.3448\times0.2}{(0.3448\times0.2)+(0.05\times(1-0.3448))} = 0.6779 四舍五入时。 所以现在我相信有一个 67.79 ％67.79%67.79\% 鉴于过去30天内看过恐怖电影，恐怖电影迷很喜欢冰淇淋。 但是，等等，还有另一件事。我还了解到该人拥有一只猫。 这是我所知道的： 67.79 …