从积分看贝叶斯公式中的条件概率

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如果在一个多维结构中,某个维度量被当做无穷小量积分后消失，这个过程就起到降维作用,求得没有该维度的结构,该维度自身结构被无穷小后积分为一。两个这样的结构A和B,相乘的意义和并成两维结构的意义是如何联系的?对其中一个结构的每一个值去和令一个结构的每一个值相乘,就张成了一个两维的新结构也就是两个结构相乘的意思。而贝叶斯公式就在揭示这些,它之所以存在就是因为条件有更广泛的意义:因为两个结构不一定是独立的，对于两维的一个结构是不能直接写乘两个结构的乘积的，贝叶斯公式中的条件概率就相当于是平行四边形的高,已经用一个正弦三角函数去除掉了平行维度的那些信息。A条件下B的概率,这个机构的意义就只是在显示和包含在B中而独立于A的信息。但这在直观上多少会有些不习惯，其实也是很直接的，知道A之后，A的不确定性也就消失了。

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关键词：贝叶斯公式 条件概率 贝叶斯 平行四边形 不确定性 平行四边形 如何 张成