如何用贝叶斯思维模型预测未来？
来源：引流技巧
编辑：引流技巧
时间：2025-10-04
你好，我是林骥。
今天我们进入 100 种分析思维模型闯关游戏的第 28 关：贝叶斯思维模型。
1. 模型介绍
贝叶斯出生于 1702 年的英国，是著名的数学家和哲学家，他创立的贝叶斯统计理论，对现代概率论与数理统计起到了非常重要的作用。
在 20 世纪初，有很多人都觉得贝叶斯统计理论过于主观，推测的结果可能「不可靠」。
但是，随着互联网的发展，贝叶斯思维模型开始广泛运用于商业领域。
比尔·盖茨早在 1996 年就曾经表示：微软之所以在激烈的市场竞争中胜出，正是由于采用了贝叶斯统计。
贝叶斯思维模型的核心优势在于它具有自主学习的能力：随着所获信息的增加，推测的结果会变得更加准确。
假设事件 A 发生了，那么相关事件 B 发生的概率是多少呢？
按照贝叶斯公式：
P(B|A) = P(A|B) * P(B) / P(A)
其中P(B|A)是指在 A 发生的条件下，B 发生的概率。
P(A) 是指 A 发生的概率，不考虑任何 B 方面的因素。
以此类推，上面公式中的 A 和 B 可以交换。
2.应用举例
为了方便理解，下面举一个简化版的天气预报的例子。
假设某地区天上有乌云（事件 A），请问下雨（事件 B）的概率是多少？
根据该地区以前记录的数据，在下雨的情况下，天上有乌云的概率是 80%；如果不考虑其他因素，那么下雨的概率是 1%，天上有乌云的概率是 5%。
也就是说，P(A|B)= 80%，P(B) = 1%，P(A)= 5%。
按照贝叶斯公式：
P(B|A) =P(A|B)*P(B)/P(A)
= 80% * 1% / 5%
= 16%
即：在天上有乌云的情况下，下雨的概率是 16%。
在很多情况下，无论是日常生活中的小事，还是足以改变人生的大事，都可以运用贝叶斯思维模型。
比如，在出门的时候，看一下天气预报，就知道要不要带雨伞。哪怕天气预报未必准确，也并不妨碍我们采取适当的行动。
最后的话
尽管现实世界错综复杂、变幻莫测，但是我们可以根据过去已经发生的事件，推测未来事件发生的概率，量化未来的不确定性，借此进行评估和决策，帮助我们更好地掌控自己的命运。
应用贝叶斯思维模型，我保持记录时间和情绪的习惯，这些记录的数据对我的决策起到了至关重要的作用，而且随着积累的数据越来越多，未来我将更加清晰地认识我自己。
下面是我根据自己记录的数据，应用「数据赋能系统」自动生成的图表，从中我可以直观地看出，睡眠时间距离目标还有一点差距。
1. 模型介绍
贝叶斯出生于 1702 年的英国，是著名的数学家和哲学家，他创立的贝叶斯统计理论，对现代概率论与数理统计起到了非常重要的作用。
在 20 世纪初，有很多人都觉得贝叶斯统计理论过于主观，推测的结果可能「不可靠」。
但是，随着互联网的发展，贝叶斯思维模型开始广泛运用于商业领域。
比尔·盖茨早在 1996 年就曾经表示：微软之所以在激烈的市场竞争中胜出，正是由于采用了贝叶斯统计。
贝叶斯思维模型的核心优势在于它具有自主学习的能力：随着所获信息的增加，推测的结果会变得更加准确。
假设事件 A 发生了，那么相关事件 B 发生的概率是多少呢？
按照贝叶斯公式：
P(B|A) = P(A|B) * P(B) / P(A)
其中P(B|A)是指在 A 发生的条件下，B 发生的概率。
P(A) 是指 A 发生的概率，不考虑任何 B 方面的因素。
以此类推，上面公式中的 A 和 B 可以交换。
2.应用举例
为了方便理解，下面举一个简化版的天气预报的例子。
假设某地区天上有乌云（事件 A），请问下雨（事件 B）的概率是多少？
根据该地区以前记录的数据，在下雨的情况下，天上有乌云的概率是 80%；如果不考虑其他因素，那么下雨的概率是 1%，天上有乌云的概率是 5%。
也就是说，P(A|B)= 80%，P(B) = 1%，P(A)= 5%。
按照贝叶斯公式：
P(B|A) =P(A|B)*P(B)/P(A)
= 80% * 1% / 5%
= 16%
即：在天上有乌云的情况下，下雨的概率是 16%。
在很多情况下，无论是日常生活中的小事，还是足以改变人生的大事，都可以运用贝叶斯思维模型。
比如，在出门的时候，看一下天气预报，就知道要不要带雨伞。哪怕天气预报未必准确，也并不妨碍我们采取适当的行动。
最后的话
尽管现实世界错综复杂、变幻莫测，但是我们可以根据过去已经发生的事件，推测未来事件发生的概率，量化未来的不确定性，借此进行评估和决策，帮助我们更好地掌控自己的命运。
应用贝叶斯思维模型，我保持记录时间和情绪的习惯，这些记录的数据对我的决策起到了至关重要的作用，而且随着积累的数据越来越多，未来我将更加清晰地认识我自己。
下面是我根据自己记录的数据，应用「数据赋能系统」自动生成的图表，从中我可以直观地看出，睡眠时间距离目标还有一点差距。
原文始发于微信公众号（林骥）
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