Neste artigo vamos discutir a teoria de tutoria on-line bayesiana. Tutoria on-line nos dá o conhecimento, experiência e apoio ao estudante. Tutor é uma pessoa real que vai funcionar de forma independente ou em grupo. teorema Bayesiana pode mostrar a relação entre uma probabilidade condicional e também é inversa. fórmula teorema Bayesiana pode ser usado para determinar as probabilidades condicionais. A seguir estão os exemplos envolvidos na bayesiana teoria tutoria on-line. No conceito de possibilidade e de pesquisa, "teorema (alternativamente Bayes Bayes lei) é um teorema, com dois entendimento único. Na apresentação Bayesiana, que transmite como um nível muito subjetivo da percepção deve racionalmente modificar para consideração para a prova. Na apresentação frequentista, ele associa representações inversas das possibilidades relativas a duas atividades. Na apresentação Bayesian, o teorema de Bayes é essencial para a investigação Bayesian, e tem programas em áreas como tecnologia, inovação tecnológica, economia empresarial (particularmente microeconomia), conceito de atividade, medicação e de direito. Use do teorema de Bayes para atualizar valores é conhecida como teoria Bayesian inference.Bayesian Teoria online TutoringBayesian: Um evento A acontece por um conjunto de casos de exaustivos B1, B2, B3 ... BnWe sabemos que P (A /B_i) wherei = 1 , 2, 3 ... N do que os eventos P (B_i /a) = (P (B_i) P (a /B_i)) /(soma ^ N_ (i = 1) P (B_i) P (a /B_i) ) problemas para Bayesian teoria online teoria TutoringBayesian problema tutoria on-line 1Na uma fábrica de saco, máquina I e II são fabricados 65% e 89% respectivamente de sua produção 14% e 10% são carros defeituosos. Uma bicicleta é constituída aleatoriamente a partir da redução e sua encontrado para ser defeituoso. Qual é a probabilidade que fez por l máquina e solução IITutoring: Usando Teorema de Bayes formulaP (B_i /A) = (P (B_i) P (A /B_i)) /(soma ^ 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 = P (A /B_i)) /(soma ^ N_ (i = 1) P (B_i) P (A /B_i 0.10P ((P (B_i B_i /A) =) )) i = 1P (B_1 /A) = (P (B_1) P (A /B_1)) /(soma ^ 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)) /(soma ^ 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 teoria 0.494Bayesian tutor online 2 Em uma fábrica de diamante, máquina I e II são fabricados 85%, e 65%, respectivamente, da sua saída de 13% e 16% são carros defeituosos. Uma bicicleta é constituída aleatoriamente a partir da redução e sua encontrado para ser defeituoso. Qual é a probabilidade que fez por l máquina e solução IITutoring: Usando Teorema de Bayes formulaP (B_i /A) = (P (B_i) P (A /B_i)) /(soma ^ 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 = P (A /B_i)) /(soma ^ N_ (i = 1) P (B_i) P (A /B_i 0.16P ((P (B_i B_i /A) =) )) i = 1P (B_1 /A) = (P (B_1) P (A /B_1)) /(soma ^ 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)) /(soma ^ 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