Probabilità a Posteriori

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    La probabilità a posteriori (o semplicemente posterior) è il risultato dell’applicazione del Teorema di Bayes. Rappresenta lo stato della nostra conoscenza su un’ipotesi dopo aver analizzato i dati sperimentali.

    Definizione Matematica

    È proporzionale al prodotto tra la Probabilità a Priori e la verosimiglianza (likelihood): P(HE)P(EH)P(H)P(H|E) \propto P(E|H) \cdot P(H) Il denominatore della formula di Bayes (l’evidenza) agisce come fattore di normalizzazione affinché la somma delle probabilità a posteriori sia pari a 1.

    Caratteristiche

    • Apprendimento Iterativo: La probabilità a posteriori ottenuta dopo un esperimento può diventare la probabilità a priori per l’esperimento successivo.
    • Compromesso: Il posterior è un “compromesso” tra ciò che sapevamo prima e ciò che i dati ci dicono ora. Se i dati sono molto numerosi e precisi, domineranno sulla prior.

    Significato Ingegneristico

    • Ricostruzione di Segnali: Nelle telecomunicazioni, il ricevitore calcola la probabilità a posteriori dei simboli trasmessi dato il segnale ricevuto disturbato. Il simbolo scelto è quello con la massima probabilità a posteriori (criterio MAP - Maximum A Posteriori).
    • Riconoscimento Immagini: In computer vision, la probabilità che un oggetto in un’immagine sia un “pedone” viene aggiornata continuamente dai frame video successivi.
    • Stima dei Parametri: In ingegneria strutturale, si aggiorna la stima della rigidezza di un ponte (parametro) sulla base delle misure di vibrazione raccolte da sensori accelerometrici (evidenza).

    Vedi anche: Teorema di Bayes, Probabilità a Priori, Verosimiglianza.

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