In este artículo vamos a discutir la teoría bayesiana de tutoría en línea. tutoría en línea nos da el conocimiento, la experiencia, y el apoyo al estudiante. Tutor es una persona real que va a funcionar de forma independiente o en grupo. teorema bayesiano puede mostrar la relación entre una probabilidad condicional y también es inversa. fórmula teorema Bayesiano se puede utilizar para determinar las probabilidades condicionales. Los siguientes son los ejemplos que intervienen en la teoría bayesiana de tutoría en línea. En concepto de posibilidad y la investigación, el teorema (alternativamente Bayes Bayes ley) es un teorema con dos comprensión única. En la presentación bayesiano, que transmite cómo un nivel muy subjetiva de la percepción debe modificar racionalmente a la consideración de la prueba. En la presentación frecuencial, se asocia representaciones inversas de las posibilidades en relación con dos actividades. En la presentación bayesiano, el teorema de Bayes es esencial para la investigación bayesiano, y tiene programas en áreas tales como la tecnología, la innovación tecnológica, economía de la empresa (en particular microeconomía), el concepto de la actividad, la medicación y la ley. El uso del teorema de Bayes para actualizar los valores se conoce como la teoría bayesiana inference.Bayesian Teoría línea TutoringBayesian: Un evento A ocurre por una serie de casos exhaustivos B1, B2, B3 ... BnWe sabe que P (A /b_i) wherei = 1 , 2, 3 ... n de los eventos P (b_i /A) = (P (b_i) P (A /b_i)) /(suma ^ n_ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i) ) problemas de teoría bayesiana línea teoría TutoringBayesian problema de la tutoría en línea 1 en una fábrica de bolsas, la máquina I y II se fabrican el 65% y el 89% respectivamente de su producción un 14% y un 10% son vehículos defectuosos. Una bicicleta se extraerá al azar de la reducción y su resultara defectuoso. ¿Cuál es la probabilidad de que hizo por la máquina l y la solución IITutoring: Usando el Teorema de Bayes formulaP (b_i /A) = (P (b_i) P (A /b_i)) /(suma ^ n_ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i)) WhereP (B1) = 65% = 65/100 = 0.65P (B2) = 89% = 89/100 = 0.89P (A /B_1) = 14% = 14/100 = 0.14P (A /B_2) = 10% = 10/100 = 0.10P (b_i /A) = (P (b_i) P (A /b_i)) /(suma ^ n_ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i )) i = 1P (B_1 /A) = (P (B_1) P (A /B_1)) /(suma ^ 3_ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i)) = (P (B_1) P (A /B_1)) /((P (B_1) P (A /B_1) + P (B_2) P (A /B_2))) = (0.65xx0.14) /((0.65xx0.14) + ( 0.89xx0.10)) P (B_1 /A) = 0.505P (B_2 /A) = (P (B_2) P (A /B_2)) /(suma ^ 3_ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i)) = (P (B_2) P (A /B_2)) /((P (B_1) P (A /B_1) + P (B_2) P (A /B_2))) = (0.89xx0.10) /((0.65xx0.14)+(0.89xx0.10)) P (B_2 /a) = problema de la teoría 0.494Bayesian tutoría en línea 2 En una fábrica de diamantes, la máquina I y II se fabrican el 85%, y 65% respectivamente de su salida 13% y el 16% son los coches defectuosos. Una bicicleta se extraerá al azar de la reducción y su resultara defectuoso. ¿Cuál es la probabilidad de que hizo por la máquina l y la solución IITutoring: Usando el Teorema de Bayes formulaP (b_i /A) = (P (b_i) P (A /b_i)) /(suma ^ n_ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i)) WhereP (B1) = 85% = 85/100 = 0.85P (B2) = 65% = 65/100 = 0.65P (A /B_1) = 13% = 13/100 = 0.13P (A /B_2) = 16% = 16/100 = 0.16P (b_i /A) = (P (b_i) P (A /b_i)) /(suma ^ n_ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i )) i = 1P (B_1 /A) = (P (B_1) P (A /B_1)) /(suma ^ 3_ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i)) = (P (B_1) P (A /B_1)) /((P (B_1) P (A /B_1) + P (B_2) P (A /B_2))) = (0.85xx0.13) /((0.85xx0.13) + ( 0.65xx0.16)) P (B_1 /A) = 0.515P (B_2 /A) = (P (B_2) P (A /B_2)) /(suma ^ 3_ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i)) = (P (B_2) P (A /B_2)) /((P (B_1) P (A /B_1) + P (B_2) P (A /B_2))) = (0.65xx0.16) /((0.85xx0.13)+(0.65xx0.16)) P (B_2 /A) = 0,484