قراءة
وضع القصص

الإطار البايزي

~30 دقيقة قراءة الدرس 1 من 2 في الوحدة 9

طريقتان لقراءة الاحتمال

كان كل ما في هذه الدورة حتى الآن تكرارياً (frequentist): الاحتمال هو التواتر طويل المدى لحدث، والمَعلمة مثل متوسّط المجتمع ثابتٌ مجهول، وفترة الثقة 95% عبارةٌ عن الإجراء لا عن موضع المَعلمة. إطارٌ قويّ، لكن كمياته المركزية — قيم p وفترات الثقة — يسهل إساءة قراءتها، تحديداً لأنها لا تجيب السؤال الذي يطرحه الناس بطبيعتهم: بالنظر إلى بياناتي، ما احتمال فرضيّتي؟

يجيب الإحصاء البايزي هذا السؤال بالضبط، بمعاملة الاحتمال درجةَ اعتقاد يُحدّثها الدليل. فالمَعلمة ليست ثابتاً بل كمية غير متيقّنين منها، يصفها توزيع احتمالي. والبيانات لا تكشف المَعلمة بل تُحدّث توزيعنا عليها. وهذا التحوّل وحده — من «المَعلمة ثابتة والبيانات عشوائية» إلى «البيانات ثابتة واعتقادنا هو ما يتغيّر» — هو كل الفكرة البايزية.

المكوّنات الثلاثة

كل تحليل بايزي مبنيّ من ثلاثة توزيعات، وتسميتها معظمُ المعركة:

قاعدة بايز للتوزيعات

تربط المكوّنات الثلاثة نظرية بايز، مطبَّقةً لا على أحداث مفردة بل على توزيعات كاملة على θ:

قاعدة بايز
P(\theta \mid D) = \dfrac{P(D \mid \theta)\,P(\theta)}{P(D)}
البعْدي هو الأرجحيّة مضروبةً في القبْلي، مقسومةً على P(D) — الأرجحيّة الحدّية، ثابتُ تسوية يجعل البعْدي يتكامل إلى واحد.

ولأن P(D) لا تعتمد على θ، فهي تُعيد القياس فحسب. ولمعظم العمل تكفي الصيغة التناسبية، وتُقرأ جملةً: البعْدي هو القبْلي مُعاد ترجيحه بمدى تفسير كل قيمة لـθ للبيانات.

البعْدي ∝ الأرجحيّة × القبْلي
P(\theta \mid D) \;\propto\; P(D \mid \theta)\,P(\theta)
محرّك التحديث البايزي. البيانات القوية تطغى على قبْليٍّ ضعيف؛ والقبْلي القويّ يقاوم بياناتٍ ضعيفة؛ ومع بياناتٍ كافية يتلاشى القبْلي تماماً.

مثال محلول: بيتا-ذات الحدّين

لنفترض أننا نريد احتمال θ أن تنجح عملة (أو نقرة، أو علاج). قبْليٌّ طبيعيّ لاحتمالٍ هو توزيع بيتا، الذي يعيش على (0، 1) ويُشكّله عدّان، α وβ:

قبْليّ بيتا
\theta \sim \text{Beta}(\alpha, \beta), \qquad p(\theta) \propto \theta^{\alpha-1}(1-\theta)^{\beta-1}
اقرأ α−1 «نجاحاتٍ قبْلية» وβ−1 «إخفاقاتٍ قبْلية». فـBeta(1، 1) مسطّح — جهلٌ تام؛ وBeta(50، 50) اعتقادٌ واثق بأن θ قرب النصف.

والآن لاحظ s نجاحاً وf إخفاقاً. اضرب أرجحيّة ذات الحدّين في قبْليّ بيتا، فالناتج توزيع بيتا آخر، بجمع العدّين ببساطة:

التحديث المترافق
\text{Beta}(\alpha, \beta) \;\xrightarrow{\;s\text{ u0646u062cu0627u062d},\; f\text{ u0641u0634u0644}\;}\; \text{Beta}(\alpha+s, \beta+f)
التحديث مجرّد حساب: أضف النجاحات المشاهَدة إلى α والإخفاقات إلى β. كل نقطة بيانات تدفع البعْدي؛ ومزيدٌ من البيانات يجعله أضيق وأكثر ثقة.

القبْليّات المترافقة

لزوج بيتا-ذات الحدّين خاصية مميّزة: البعْدي من عائلة القبْلي نفسها. ويُسمّى القبْلي بهذه الخاصية قبْلياً مترافقاً، وتحوّل الأزواج المترافقة (بيتا-ذات الحدّين، غاما-بواسون، طبيعي-طبيعي) التحديثَ البايزي إلى جبرٍ مغلق الصيغة بدل تكاملٍ صعب. وهي سبب صلاحية الإطار للاستعمال أصلاً قبل الحواسيب — وتبقى أوضح طريقة لرؤية الآلة، وإن كانت المسائل الحقيقية تحتاج عادةً الأساليب الحسابية التي كان درس هذه الوحدة الثالث المؤجَّل ليغطّيها.

ومن أين يأتي القبْلي هو أكثر ملامح الإطار جدلاً: ناقدٌ يسمّيه ذاتيّة، وممارسٌ يسمّيه الإدراج الأمين لما كان معروفاً. وأياً كان، يُبيّن الدرس التالي كيف تقرأ البعْدي حين تملكه — وكيف تعني الفترة الموثوقة البايزية أخيراً ما أراده الناس دوماً من فترة الثقة.

أبرز النقاط
  • تكراري مقابل بايزي: التكراري يعامل المَعلمة ثابتةً والبيانات عشوائية؛ والبايزي يعامل البيانات ثابتةً ويُحدّث توزيعاً احتمالياً على المَعلمة.
  • لكل تحليل ثلاثة أجزاء: القبْلي P(θ) (اعتقادٌ قبل البيانات)، والأرجحيّة P(D∣θ)، والبعْدي P(θ∣D) (اعتقادٌ بعد البيانات).
  • قاعدة بايز تربطها: البعْدي ∝ الأرجحيّة × القبْلي. والأرجحيّة الحدّية P(D) مجرّد ثابت تسوية.
  • البيانات القوية تطغى على قبْليٍّ ضعيف؛ ومع بياناتٍ كافية يتلاشى القبْلي. والتحديث يُعيد ترجيح الاعتقاد بمدى تفسير كل θ للبيانات.
  • القبْلي المترافق يُبقي البعْدي في عائلة القبْلي — مثل بيتا-ذات الحدّين، حيث يضيف التحديث النجاحات إلى α والإخفاقات إلى β.
  • اختيار القبْلي هو ملمح الإطار المميّز: وسيلةٌ لطيّ ما كان معروفاً، والنقطة التي يدقّق فيها النقّاد أكثر من غيرها.
السابق الانحدار اللامعلمي نظرة عامة على الوحدة التالي التقدير البايزي