姜琴 朱暉 馮軍詞

【摘要】貝葉斯推斷建立在主觀判斷的基礎上，已經(jīng)被廣泛地應用在計算機科學、人工智能、心理學、遺傳學、數(shù)量地理學、生態(tài)學，甚至人文科學中。對于這個知識點應該有一個好的教學設計，讓同學們覺得貝葉斯方法來得非常自然，而不是被動接受它。

【關鍵詞】貝葉斯公式 概率 教學設計

【中圖分類號】G64 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2018）31-0128-01

貝葉斯公式是貝葉斯統(tǒng)計的基本工具。貝葉斯方法在概率論的很多問題中都適用，所有需要作出概率預測的地方都可以見到貝葉斯方法的影子。貝葉斯推斷與其他統(tǒng)計學推斷方法截然不同。它建立在主觀判斷的基礎上，也就是說，你可以不需要客觀證據(jù)，先估計一個值，然后根據(jù)實際結果不斷修正。由于這種推斷帶有較強的主觀性，在計算機出現(xiàn)之前，它一直不被主流統(tǒng)計學家認可和接受。隨著計算機科學的發(fā)展，它才獲得真正的重視。人們發(fā)現(xiàn)，許多統(tǒng)計量是無法事先進行客觀判斷的，而互聯(lián)網(wǎng)時代出現(xiàn)的大型數(shù)據(jù)集，再加上高速運算能力，為驗證這些統(tǒng)計量提供了方便，也為應用貝葉斯推斷創(chuàng)造了條件，它的威力正在日益顯現(xiàn)。對于這個知識點應該有一個好的教學設計，讓同學們覺得貝葉斯方法來得非常自然，而不是被動接受它。

我們可以先通過一個引例讓學生理解貝葉斯思想。引例：一口袋有6個球，其中的球只有3種可能——A.4紅2白，B.3紅3白，C.2紅4白。小李做了一個猜測：P（A）= 1/3， P（B）=1/6， P（C）=1/2。由此，可以告訴學生們在工作或研究中，我們可以先大膽猜測，再小心求證，很多定理都是這樣得到的。繼續(xù)提問：小李可以通過什么方法來修正自己的估計呢？抽樣—統(tǒng)計最常用的手段。他從袋中任取一球，得到的是白球。接下來就可以根據(jù)這個結果來修正之前的猜測。也就是說，把已經(jīng)發(fā)生的結果作為條件，計算事件A，B，C發(fā)生的條件概率。

設M：任取一球，得到的是白球。下面分別計算P（A|M），P（B|M），P（C|M）。

同理可以得到P（B|M）=3/19， P（C|M）=12/19，情形C的可能性最大。

做抽樣之前的估計P（A）= 1/3， P（B）=1/6， P（C）=1/2叫作先驗概率，抽樣的結果叫作樣本信息，根據(jù)樣本信息得到的條件概率P（A|M），P（B|M），P（C|M）叫作后驗概率。驗后概率綜合了驗前概率和樣本信息，結果比驗前概率要可靠。小李還可以繼續(xù)進行第二次抽樣，把上述驗后概率作為驗前概率，用Bayes公式再計算，得到第二次抽樣的驗后概率，其結果比第一次的驗后概率更可靠?？梢圆粩嗟闹貜统闃觼硇拚耙淮蔚墓烙嫛＿@就是應用非常廣泛的貝葉斯思想。

這樣的實例有很多，例如：設某高校的省內(nèi)學生與外省學生之比為1：1，在研究生入學考試報名時，省內(nèi)學生報考外省院校的概率是0.4，外省學生報考外省院校的概率是0.7?？忌讏罂嫉氖峭馐≡盒?，推測他是省內(nèi)學生的概率。

貝葉斯思想對于由證據(jù)的積累來推測一個事件發(fā)生的概率具有重大作用， 它告訴我們預測一個事件時， 需要的是首先根據(jù)已有的經(jīng)驗和知識推斷一個先驗概率， 然后在新證據(jù)不斷積累的情況下調(diào)整這個概率。整個通過積累證據(jù)來得到一個事件發(fā)生概率的過程稱為貝葉斯分析。生活中我們經(jīng)常無意識的用到了這個思想分析問題。比如在天貓上購買某商品，因為之前不了解哪家店更好，似乎只能隨機選擇，但經(jīng)驗告訴我們，通常那些網(wǎng)上評價好的店質量和服務會更可靠，而那些差評多而且銷量很少的店，商品可能不怎么樣。這樣，我們就往往通過了解網(wǎng)上的售后評價和追評來選擇店家。這就是我們根據(jù)先驗知識進行的主觀判斷。在買過以后我們對這個商家的商品有了更多實際的了解，以后再選擇時就更加容易了。

好的教學設計應當使學生感到真實、新奇、有趣的教學情境，以激發(fā)學生參與興趣。經(jīng)典樸素的貝葉斯思想，通過一個好的教學設計，能夠讓學生很快對概率論與統(tǒng)計這門課程產(chǎn)生興趣，并且能夠結合生活實踐去深層次的思考。

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