In cet article, nous allons discuter de la théorie de tutorat en ligne bayésien. tutorat en ligne nous donne la connaissance, l'expérience et le soutien à l'élève. Tutor est une personne réelle qui va travailler de façon autonome ou en groupe. théorème de Bayes peut montrer la relation entre une probabilité conditionnelle et aussi il est inverse. formule théorème de Bayes peut être utilisé pour déterminer les probabilités conditionnelles. Voici les exemples impliqués dans bayésienne théorie tutorat en ligne. Dans possibilité concept et la recherche, le théorème de (alternativement Bayes 'Bayes de la loi) est un théorème de deux compréhension unique. Dans la présentation bayésien, il transmet comment un niveau très subjectif de la perception devrait rationnellement modifier à l'examen des preuves. Dans la présentation fréquentiste, il associe des représentations inverses des possibilités concernant deux activités. Dans la présentation bayésienne, le théorème de Bayes est essentiel à la recherche bayésienne, et a des programmes dans des domaines tels que la technologie, l'innovation technologique, l'économie d'entreprise (en particulier les microéconomie), l'activité concept, des médicaments et du droit. Utilisation du théorème de Bayes pour mettre à niveau des valeurs est connue comme la théorie bayésienne inference.Bayesian théorie en ligne TutoringBayesian: Un événement A se produit pour un ensemble de cas exhaustives B1, B2, B3 ... BnWe savoir que P (A /b_i) oùI = 1 , 2, 3 ... n que les événements P (b_i /A) = (P (b_i) P (A /b_i)) /(somme p_ ^ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i) ) problèmes pour bayésienne théorie en ligne théorie TutoringBayesian problème de tutorat en ligne 1Dans une usine de sac, la machine I et II sont fabriqués 65% et 89% respectivement de leur production de 14% et 10% sont des voitures défectueuses. Un vélo est tiré au hasard de la réduction et de son jugée défectueuse. Quelle est la probabilité qu'il fait par la machine l et solution IITutoring: Utilisation de Bayes Théorème formulaP (b_i /A) = (P (b_i) P (A /b_i)) /(somme ^ p_ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i)) oùP (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)) /(somme p_ ^ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i )) i = 1 P (B_1 /A) = (P (B_1) P (A /B_1)) /(somme ^ 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)) /(somme 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) = problème théorie 0.494Bayesian de tutorat en ligne 2 Dans une usine de diamant, la machine I et II sont fabriqués 85% et 65% respectivement de leur sortie 13% et 16% sont des voitures défectueuses. Un vélo est tiré au hasard de la réduction et de son jugée défectueuse. Quelle est la probabilité qu'il fait par la machine l et solution IITutoring: Utilisation de Bayes Théorème formulaP (b_i /A) = (P (b_i) P (A /b_i)) /(somme ^ p_ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i)) oùP (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)) /(somme p_ ^ (i = 1) P (b_i) P (A /b_i )) i = 1 P (B_1 /A) = (P (B_1) P (A /B_1)) /(somme ^ 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)) /(somme 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