Posterior İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Posterior İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Posterior Nedir?

Posterior, bir istatistik terimidir ve önceden belirlenmiş bir hipotezin, veri toplandıktan sonra ne kadar doğru olduğunu belirlemek için kullanılan bir olasılık dağılımıdır. Posterior, Bayes teoremi kullanılarak elde edilir ve prior (öncül) olasılığı ile veriye dayalı olasılığı birleştirir.

Örnek Cümleler:

1. The posterior probability of this hypothesis is very high. (Bu hipotezin posterior olasılığı çok yüksektir.)
2. We need to calculate the posterior distribution based on the collected data. (Toplanan verilere dayanarak posterior dağılımını hesaplamalıyız.)
3. The posterior predictive distribution can help us make better predictions. (Posterior tahmini dağılımı, daha iyi tahminler yapmamıza yardımcı olabilir.)
4. The posterior density function can tell us how likely the hypothesis is true. (Posterior yoğunluk fonksiyonu, hipotezin ne kadar doğru olduğunu söyleyebilir.)
5. Bayesian inference relies on the posterior distribution to update our beliefs. (Bayesian çıkarım, inançlarımızı güncellemek için posterior dağılımına dayanır.)
6. The posterior mean can provide us with a point estimate of the unknown parameter. (Posterior ortalama, bilinmeyen parametrelerin nokta tahminini sağlayabilir.)
7. The posterior probability density function can be used to compute credible intervals. (Posterior olasılık yoğunluk fonksiyonu, güven aralıklarını hesaplamak için kullanılabilir.)
8. The posterior distribution allows us to make more accurate decisions. (Posterior dağılımı, daha doğru kararlar almamıza olanak tanır.)
9. We can use the posterior mode as a point estimate of the unknown parameter. (Posterior modunu bilinmeyen parametrenin nokta tahmini olarak kullanabiliriz.)
10. The posterior variance can tell us how uncertain we are about the parameter. (Posterior varyansı, parametre hakkında ne kadar belirsiz olduğumuzu söyleyebilir.)
11. The posterior distribution is affected by the choice of prior distribution. (Posterior dağılımı, öncül dağılımın seçiminden etkilenir.)
12. The posterior probability can be used to compare different hypotheses. (Posterior olasılık, farklı hipotezleri karşılaştırmak için kullanılabilir.)
13. The posterior distribution can be updated as more data becomes available. (Daha fazla veri mevcut olduğunda posterior dağılımı güncellenebilir.)
14. The posterior distribution is a key concept in Bayesian statistics. (Posterior dağılımı, Bayesian istatistikte temel bir kavramdır.)
15. We can use the posterior distribution to estimate the unknown parameter with uncertainty. (Posterior dağılımını, belirsizlikle bilinmeyen parametreleri tahmin etmek için kullanabiliriz.)
16. The posterior distribution can be visualized using a density plot. (Posterior dağılımı, yo

ğunluk grafiği kullanılarak görselleştirilebilir.)
17. The posterior distribution converges to the true distribution as the sample size increases. (Posterior dağılımı, örneklem büyüklüğü arttıkça gerçek dağılıma yakınsar.)

18. The posterior probability is proportional to the product of the likelihood and the prior probability. (Posterior olasılık, olabilirlik ve öncül olasılığın çarpımına orantılıdır.)
19. We can use the posterior distribution to perform hypothesis testing. (Posterior dağılımını hipotez testi yapmak için kullanabiliriz.)
20. The posterior distribution can be used to estimate the parameter of a model with incomplete data. (Posterior dağılımı, eksik verilerle modelin parametresini tahmin etmek için kullanılabilir.)

(Türkçe karşılıklar kalın ve kırmızı renk ile yazılmıştır.)