بےز مسئلہ اثباتی

آزاد دائرۃ المعارف، ویکیپیڈیا سے
(بےز مسلئہ اثباتی سے رجوع مکرر)
:چھلانگ بطرف رہنمائی، تلاش
اصطلاح term

بیز مسلئہ اثباتی

Bayes' theorem

تصویر 1

اگر واقعات کسی نمونہ فضا S کا بٹوارا ہوں، یعنی

اور اس کے علاوہ یہ باہمی ناشمول واقعات بھی ہوں، یعنی

اور ، تو کسی واقعہ B کے لیے (اگر )، بٹوارے کے کسی "واقعہ کا احتمال جبکہ واقعہ B" کو یوں لکھا جا سکتا ہے:

جہاں ہم نے کُل احتمال کے قانون کا استعمال کیا ہے۔

مثال[ترمیم]

فرض کرو کہ کسی بیماری کی تشخیص کے لیے ایک اختبار دستیاب ہے، مگر بیماری (disease) موجود ہونے کی صورت میں یہ اختبار 99 فیصد وقوع میں صحیح مثبت (positive) نتیجہ دیتا ہے، یعنی مشروط احتمال

بیماری نہ ہونے کی صورت (no disease) میں یہ اختبار 98 فیصد وقوع میں صحیح منفی (negative) نتیجہ دیتا ہے، یعنی مشروط احتمال

آبادی میں اس بیماری کا تناسب ہزار میں ایک ہے، یعنی بنفسیہ احتمال

اب ہم جاننا چاہتے ہیں کہ اگر کسی شخص کا اختبار کا نتیجہ مثبت نکلتا ہے، تو اس کا کیا احتمال ہے کہ اس شخص کو واقعی یہ بیماری ہے، یعنی ہم جاننا چاہتے ہیں۔ اب بےز قاعدہ کا استعمال کرتے ہوئے

اقدار ڈالتے ہوئے

یعنی اختبار کا نتیجہ مثبت ملنے پر واقعی بیماری ہونے کا احتمال صرف 4.7 فیصد ہے۔ اگر آپ کے لیے اس مثال کا نتیجہ حیران کن ہے تو غور کریں یہ بنفسیہ احتمال کا اثر ہے۔

اس مثال سے یہ بھر پور طریقہ سے واضح ہؤا کہ

بےز قاعدہ کی مختلف شکل[ترمیم]

اصطلاح term

مفروضہ
 ?
امکاناتی تناسب
بنفسیہ
بمثلیہ

Hypothesis
odds
Likelihood ratio
a priori
posteriori

اوپر دیے بےز قاعدہ کو مختلف شکل میں لکھا جا سکتا ہے۔ اگر ایک واقعہ M ہے اور اس کا متمم ، تو ان کے احتمال کا تناسب

اس مفروضہ (واقعہ) M کے odds کو ظاہر کرتا ہے۔ واضح رہے کہ:

اب اگر ایک واقعہ C رونماء ہوتا ہے، جس سے ہمیں مفروضہ M کے بارے میں کچھ نئی معلومات ملتی ہیں، تو اس نئی معلومات کی روشنی میں مفروضہ M کے نئے odds یہ ہوں گے

جہاں کو امکاناتی تناسب کہا جاتا ہے۔ نظریہ احتمال و احصاء کی زبان میں مفروضہ کے اصلی odds کو بنفیسہ odds کہا جاتا ہے، اور نئے odds کو بمثلیہ odds کہتے ہیں۔ یعنی بےز قاعدہ کی مختلف شکل یوں ہے:

(بمثلیہ odds ) = (بنفیسہ odds)  (امکاناتی تناسب)

اوپر کی بےز مساوات کے numerator اور denominator میں بےز قاعدہ کے استعمال سے اس مساوات کی تصدیق ہوتی ہے، مثلاً numerator کے لیے

مثال[ترمیم]

فرض کرو کہ ایک شخص پولیس مقابلے میں ہلاک ہو گیا ہے۔ مفروضہ یہ ہے کہ یہ شخص ڈاکو تھا۔

M=مفروضہ (ڈاکو تھا)
= نفی مفروضہ (ڈاکو نہیں تھا)

فرض کرو کہ پولیس مقابلے میں مرنے والوں کے ڈاکو ہونے اور نہ ہونے کا تناسب 5 ہے، یعنی

اب نیا ثبوت سامنے آتا ہے کہ مرنے والا مسلح نہیں تھا۔

C=مسلح نہیں تھا

فرض کرو کہ غیر مسلح شخص کے ڈاکو ہونے اور ڈاکو نہ ہونے کا تناسب 1/8 ہے، یعنی

اس ثبوت کی روشنی میں مرنے والے کے ڈاکو ہونے کے بمثلیہ odds ہونگے

جس سے مرنے والے کے ڈاکو ہونے کا احتمال بنتا ہے

یاد کرو کہ اس نئے ثبوت کے مہیا ہونے سے پہلے مرنے والے کے ڈاکو ہونے کا احتمال تھا (83 فیصد)، جو اب کم ہو کر رہ گیا ہے (38 فیصد)۔

اور دیکھو[ترمیم]

E=mc2     اردو ویکیپیڈیا پر ریاضی مساوات کو بائیں سے دائیں LTR پڑھیٔے     ریاضی علامات