贝叶斯定理 （英语：Bayes' theorem ）是概率论 中的一个定理 ，描述在已知一些条件下，某事件 的发生概率。比如，如果已知某种健康问题与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出某人有某种健康问题的概率。
通常，事件A在事件B已发生的条件下发生的概率，与事件B在事件A已发生的条件下发生的概率是不一样的。然而，这两者是有确定的关系的，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。贝叶斯公式的一个用途，即透过已知的三个概率而推出第四个概率。贝叶斯定理跟随机变量 的条件概率 以及边际概率分布 有关。
作为一个普遍的原理，贝叶斯定理对于所有概率的解释是有效的。这一定理的主要应用为贝叶斯推断 ，是推论统计学 中的一种推断法。这一定理名称来自于托马斯·贝叶斯 。
贝叶斯定理的二维可视化图像，图中阐释了事件A、事件B以及他们之间的关系。 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率 的一则定理。
P
(
A
∣
B
)
=
P
(
A
)
P
(
B
∣
A
)
P
(
B
)
{\displaystyle P(A\mid B)={\frac {P(A)P(B\mid A)}{P(B)}}}
其中
A
{\displaystyle A}
B
{\displaystyle B}
随机事件 ，且
P
(
B
)
{\displaystyle P(B)}
P
(
A
∣
B
)
{\displaystyle P(A\mid B)}
B
{\displaystyle B}
A
{\displaystyle A}
在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：
P
(
A
∣
B
)
{\displaystyle P(A\mid B)}
B
{\displaystyle B}
A
{\displaystyle A}
条件概率 。也称作
A
{\displaystyle A}
事后概率 。
P
(
A
)
{\displaystyle P(A)}
A
{\displaystyle A}
先验概率 （或边缘概率 ）。其不考虑任何
B
{\displaystyle B}
P
(
B
∣
A
)
{\displaystyle P(B\mid A)}
A
{\displaystyle A}
B
{\displaystyle B}
B
{\displaystyle B}
B
{\displaystyle B}
A
{\displaystyle A}
似然性 ，因为
P
(
B
∣
A
)
=
L
(
A
∣
B
)
{\displaystyle P(B\mid A)=L(A\mid B)}
P
(
B
)
{\displaystyle P(B)}
B
{\displaystyle B}
先验概率 。按这些术语，贝叶斯定理可表述为：
后验概率 = (似然性*先验概率)/标准化常量 也就是说，后验概率与先验概率和相似度的乘积成正比。
另外，比例
P
(
B
|
A
)
/
P
(
B
)
{\displaystyle P(B|A)/P(B)}
standardised likelihood ），贝叶斯定理可表述为：
后验概率 = 标准似然度*先验概率
由贝叶斯公式
P
(
θ
|
X
)
=
P
(
θ
)
P
(
X
|
θ
)
P
(
X
)
∝
P
(
θ
)
P
(
X
|
θ
)
{\displaystyle P(\theta |X)={\frac {P(\theta )P(X|\theta )}{P(X)}}\propto P(\theta )P(X|\theta )}
θ
{\displaystyle \theta }
θ
{\displaystyle \theta }
P
(
θ
)
{\displaystyle P(\theta )}
P
(
θ
|
X
)
∝
P
(
θ
)
P
(
X
|
θ
)
{\displaystyle P(\theta |X)\propto P(\theta )P(X|\theta )}
根据条件概率 的定义。在事件
B
{\displaystyle B}
A
{\displaystyle A}
[ 1]
P
(
A
|
B
)
=
P
(
A
∩
B
)
P
(
B
)
{\displaystyle P(A|B)={\frac {P(A\cap B)}{P(B)}}}
其中
A
{\displaystyle A}
B
{\displaystyle B}
P
(
A
∩
B
)
{\displaystyle P(A\cap B)}
P
(
A
,
B
)
{\displaystyle P(A,B)}
P
(
A
B
)
{\displaystyle P(AB)}
同样地，在事件
A
{\displaystyle A}
B
{\displaystyle B}
P
(
B
|
A
)
=
P
(
A
∩
B
)
P
(
A
)
{\displaystyle P(B|A)={\frac {P(A\cap B)}{P(A)}}\!}
整理与合并这两个方程式，我们可以得到
P
(
A
|
B
)
P
(
B
)
=
P
(
A
∩
B
)
=
P
(
B
|
A
)
P
(
A
)
{\displaystyle P(A|B)\,P(B)=P(A\cap B)=P(B|A)\,P(A)\!}
这个引理有时称作概率乘法规则。上式两边同除以
P
(
B
)
{\displaystyle P(B)}
P
(
B
)
{\displaystyle P(B)}
P
(
A
|
B
)
=
P
(
B
|
A
)
P
(
A
)
P
(
B
)
{\displaystyle P(A|B)={\frac {P(B|A)\,P(A)}{P(B)}}\!}
贝叶斯理论通常可以再写成下面的形式：
P
(
B
)
=
P
(
A
∩
B
)
+
P
(
A
C
∩
B
)
=
P
(
B
|
A
)
P
(
A
)
+
P
(
B
|
A
C
)
P
(
A
C
)
{\displaystyle P(B)=P(A\cap B)+P(A^{C}\cap B)=P(B|A)P(A)+P(B|A^{C})P(A^{C})}
其中A C 补集 （即非A）。故上式亦可写成：
P
(
A
|
B
)
=
P
(
B
|
A
)
P
(
A
)
P
(
B
|
A
)
P
(
A
)
+
P
(
B
|
A
C
)
P
(
A
C
)
{\displaystyle P(A|B)={\frac {P(B|A)\,P(A)}{P(B|A)P(A)+P(B|A^{C})P(A^{C})}}\!}
在更一般化的情况，假设{A i A i
P
(
A
i
|
B
)
=
P
(
B
|
A
i
)
P
(
A
i
)
∑
j
P
(
B
|
A
j
)
P
(
A
j
)
{\displaystyle P(A_{i}|B)={\frac {P(B|A_{i})\,P(A_{i})}{\sum _{j}P(B|A_{j})\,P(A_{j})}}\!}
贝叶斯理论亦可由相似率 Λ和可能性 O 表示：
O
(
A
|
B
)
=
O
(
A
)
⋅
Λ
(
A
|
B
)
{\displaystyle O(A|B)=O(A)\cdot \Lambda (A|B)}
其中
O
(
A
|
B
)
=
P
(
A
|
B
)
P
(
A
C
|
B
)
{\displaystyle O(A|B)={\frac {P(A|B)}{P(A^{C}|B)}}\!}
定义为B发生时，A发生的可能性（odds ）；
O
(
A
)
=
P
(
A
)
P
(
A
C
)
{\displaystyle O(A)={\frac {P(A)}{P(A^{C})}}\!}
则是A发生的可能性。相似率（Likelihood ratio）则定义为：
Λ
(
A
|
B
)
=
L
(
A
|
B
)
L
(
A
C
|
B
)
=
P
(
B
|
A
)
P
(
B
|
A
C
)
{\displaystyle \Lambda (A|B)={\frac {L(A|B)}{L(A^{C}|B)}}={\frac {P(B|A)}{P(B|A^{C})}}\!}
贝叶斯理论亦可用于连续概率分布。由于概率密度函数 严格上并非概率，由概率密度函数导出贝叶斯理论观念上较为困难（详细推导参阅[ 2]
f
(
x
|
y
)
=
f
(
x
,
y
)
f
(
y
)
=
f
(
y
|
x
)
f
(
x
)
f
(
y
)
{\displaystyle f(x|y)={\frac {f(x,y)}{f(y)}}={\frac {f(y|x)\,f(x)}{f(y)}}\!}
全概率定理则有类似的论述：
f
(
x
|
y
)
=
f
(
y
|
x
)
f
(
x
)
∫
−
∞
∞
f
(
y
|
x
)
f
(
x
)
d
x
.
{\displaystyle f(x|y)={\frac {f(y|x)\,f(x)}{\int _{-\infty }^{\infty }f(y|x)\,f(x)\,dx}}.\!}
如同离散的情况，公式中的每项均有名称。
f (x , y )是X 和Y 的联合分布；
f （x |y ）是给定Y =y 后，X 的事后分布；
f （y |x ）= L （x |y ）是Y =y 后，X 的相似度函数（为x 的函数)；
f （x ）和f （y ）则是X 和Y 的边际分布；
f （x ）则是X 的事前分布。
为了方便起见，这里的f 在这些专有名词中代表不同的函数（可以由引数的不同判断之）。
对于变量有二个以上的情况，贝叶斯理论亦成立。例如：
P
(
A
|
B
,
C
)
=
P
(
A
)
P
(
B
|
A
)
P
(
C
|
A
,
B
)
P
(
B
)
P
(
C
|
B
)
{\displaystyle P(A|B,C)={\frac {P(A)\,P(B|A)\,P(C|A,B)}{P(B)\,P(C|B)}}\!}
这个式子可以由套用多次二个变量的贝叶斯理论及条件概率 的定义导出：
P
(
A
|
B
,
C
)
=
P
(
A
,
B
,
C
)
P
(
B
,
C
)
=
P
(
A
,
B
,
C
)
P
(
B
)
P
(
C
|
B
)
{\displaystyle P(A|B,C)={\frac {P(A,B,C)}{P(B,C)}}={\frac {P(A,B,C)}{P(B)\,P(C|B)}}}
=
P
(
C
|
A
,
B
)
P
(
A
,
B
)
P
(
B
)
P
(
C
|
B
)
=
P
(
A
)
P
(
B
|
A
)
P
(
C
|
A
,
B
)
P
(
B
)
P
(
C
|
B
)
{\displaystyle ={\frac {P(C|A,B)\,P(A,B)}{P(B)\,P(C|B)}}={\frac {P(A)\,P(B|A)\,P(C|A,B)}{P(B)\,P(C|B)}}}
一般化的方法则是利用联合概率 去分解待求的条件概率，并对不加以探讨的变量积分（意即对欲探讨的变量计算边缘概率）。取决于不同的分解形式，可以证明某些积分必为1，因此分解形式可被简化。利用这个性质，贝叶斯理论的计算量可能可以大幅下降。贝叶斯网络 为此方法的一个例子，贝叶斯网络 指定数个变量的联合概率分布 的分解型式，该概率分布满足下述条件：当其他变量的条件概率给定时，该变量的条件概率为一简单型式。
下面展示贝叶斯定理在检测吸毒者时的应用。假设一个常规的检测结果的灵敏度和特异度 均为99%，即吸毒者每次检测呈阳性（+）的概率为99%。而不吸毒者每次检测呈阴性（-）的概率为99%。从检测结果的概率来看，检测结果是比较准确的，但是贝叶斯定理却可以揭示一个潜在的问题。假设某公司对全体雇员进行吸毒检测，已知0.5%的雇员吸毒。请问每位检测结果呈阳性的雇员吸毒的概率有多高？
令“D”为雇员吸毒事件，“N”为雇员不吸毒事件，“+”为检测呈阳性事件。可得
P(D)代表雇员吸毒的概率，不考虑其他情况，该值为0.005。因为公司的预先统计表明该公司的雇员中有0.5%的人吸食毒品，所以这个值就是D的先验概率 。
P(N)代表雇员不吸毒的概率，显然，该值为0.995，也就是1-P(D)。
P(+|D)代表吸毒者被验出为阳性的概率，这是一个条件概率 ，由于阳性检测准确性是99%，因此该值为0.99。
P(+|N)代表不吸毒者被验出为阳性的概率，也就是出错检测的概率，该值为0.01。因为对于不吸毒者，其检测为阴性的概率为99%，因此，其被误检测成阳性的概率为1 - 0.99 = 0.01。
P(+)代表不考虑其他因素的影响的阳性检出率，白话来说，即该公司有多少比例的检测结果为阳性。该值为0.0149或者1.49%。我们可以通过全概率公式 计算得到：此概率 = 身为吸毒者的概率 x 吸毒被验出阳性的概率（0.5% x 99% = 0.495%) + 身为不吸毒者的概率 x 不吸毒却被验出阳性的概率（99.5% x 1% = 0.995%)。P(+)=0.0149是检测呈阳性的先验概率 。用数学公式描述为：
P
(
+
)
=
P
(
+
∩
D
)
+
P
(
+
∩
N
)
=
P
(
+
|
D
)
P
(
D
)
+
P
(
+
|
N
)
P
(
N
)
{\displaystyle P(+)=P(+\cap D)+P(+\cap N)=P(+|D)P(D)+P(+|N)P(N)}
根据上述描述，我们可以计算某人检测呈阳性时确实吸毒的条件概率P(D|+)：
P
(
D
|
+
)
=
P
(
+
|
D
)
P
(
D
)
P
(
+
)
=
P
(
+
|
D
)
P
(
D
)
P
(
+
|
D
)
P
(
D
)
+
P
(
+
|
N
)
P
(
N
)
=
0.99
×
0.005
0.99
×
0.005
+
0.01
×
0.995
=
0.3322.
{\displaystyle {\begin{aligned}P(D|+)&={\frac {P(+|D)P(D)}{P(+)}}\\&={\frac {P(+|D)P(D)}{P(+|D)P(D)+P(+|N)P(N)}}\\&={\frac {0.99\times 0.005}{0.99\times 0.005+0.01\times 0.995}}\\&=0.3322.\end{aligned}}}
尽管吸毒检测的准确率高达99%，但贝叶斯定理告诉我们：如果某人检测呈阳性，其吸毒的概率只有大约33%，不吸毒的可能性比较大。假阳性高，则检测的结果不可靠。这是因为该公司不吸毒的人数远远大于吸毒人数，所以即使不吸毒者被误检为阳性的概率仅为1%，其实际被误检人数还是很庞大。举例来说，若该公司总共有1000人（其中5人吸毒，995人不吸），不吸毒的人被检测出阳性的人数有大约10人（1% x 995），而吸毒被验出阳性的人数有5人（99% x 5），总共15人被验出阳性（10 + 5）。在这15人里面，只有约33%的人是真正有吸毒。所以贝叶斯理论可以揭露出此检测在这个案例中的不可靠。
同时，也因为不可靠的主因是不吸毒却被误检阳性的人数远多于吸毒被检测出来的人数（上述例子中10人 > 5 人），所以即使阳性检测灵敏度能到100%（即只要吸毒一定验出阳性），检测结果阳性的员工，真正吸毒的概率
P
(
D
|
+
)
{\displaystyle P(D|+)}
基于贝叶斯定理：即使100%的胰腺癌症患者都有某症状，而某人有同样的症状，绝对不代表该人有100%的概率得胰腺癌，还需要考虑先验概率，假设胰腺癌的发病率是十万分之一，而全球有同样症状的人有万分之一，则此人得胰腺癌的概率只有十分之一，90%的可能是是假阳性。
基于贝叶斯定理：假设100%的不良种子都表现A性状，而种子表现A性状，并不代表此种子100%是不良种子，还需要考虑先验概率，假设一共有6万颗不良种子，在种子中的比例是十万分之一（假设总共有60亿颗种子），假设所有种子中有1/3表现A性状（即20亿颗种子表现A性状），则此种子为不良种子的概率只有十万分之三。
^ Kenneth H. Rosen. Discrete Mathematics and its Applications 7th edition. 2012: 456. ISBN 978-0-07-338309-5（英语） . ^ Papoulis A.(1984). Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, 2nd edition. Section 7.3. New York: McGraw-Hill.
