the posterior probability of sth
posterior 作定语修饰 probability，of 后接被评估的假设或事件。
The posterior probability of the hypothesis rose after the new evidence.
在新证据出现后，该假设的后验概率上升了。
假设为真的概率(按贝叶斯定理计算)。；后部；臀部
The probability that a hypothesis is true, as calculated by Bayes' theorem.
假设为真的概率(按贝叶斯定理计算)。
The probability that a hypothesis is true (calculated by Bayes' theorem).
The doctor examined the patient's posterior for any signs of injury.
医生检查了病人的臀部是否有受伤的迹象。
用法提示：这里'posterior'作为名词，指臀部。
She fell off her bike and landed on her posterior, causing a bruise.
她从自行车上摔下来，屁股着地，造成了瘀伤。
用法提示：这里'posterior'作为名词，指臀部。
The horse's posterior was muscular and well-defined.
这匹马的后部肌肉发达，轮廓分明。
用法提示：这里'posterior'作为名词，指动物的后部。
posterior 作定语修饰 probability，of 后接被评估的假设或事件。
The posterior probability of the hypothesis rose after the new evidence.
在新证据出现后，该假设的后验概率上升了。
用 for 引出后验概率所对应的假设或事件。
The posterior for the hypothesis was updated after each observation.
该假设的后验概率在每次观测后都得到更新。
given 引出条件数据；这一结构强调在已有数据条件下求后验概率。
The posterior given the observed data is easy to compute.
给定观测数据后的后验概率很容易计算。
posterior 作名词时可作 update 的宾语，表示更新后验概率。
The algorithm updates the posterior after each new data point.
该算法在每个新数据点之后更新后验概率。
为 posterior 的完整书面形式，两者在统计学语境中常可互换。
属历史术语，现代英文文献中不多见，遇到时宜结合上下文理解。
源自拉丁语，语体正式，多见于哲学或概率论史，日常使用较少。
grammar · medium
易错句子We can compute posterior directly from the prior and the likelihood.
正确表达We can compute the posterior directly from the prior and the likelihood.
posterior 在此是可数名词，单数形式在句中作宾语时必须带限定词（the/a）；汉语名词没有冠词系统，中国学习者容易直接裸用名词，因此要补上 the。
grammar · medium
易错句子We compared the posterior obtained under the three different priors.
正确表达We compared the posteriors obtained under the three different priors.
指涉三个先验下得到的多个后验分布时，可数名词 posterior 必须用复数 posteriors；汉语靠“几个/这些”等词汇表示复数、名词本身不变形，所以容易漏掉词尾 -s。
grammar · medium
易错句子Before seeing any data, we chose a flat posterior for the parameter.
正确表达Before seeing any data, we chose a flat prior for the parameter.
posterior 指结合观测数据后按贝叶斯定理算出的概率/分布，而尚未观测数据时设定的是 prior（先验）；汉语“先验/后验”易被笼统记成同一概念，需按是否已用数据区分用词。
针对“后验概率”义项（贝叶斯定理中根据观测数据更新后的假设概率），其对立词是“先验概率”，指获得数据前对假设的概率估计；二者仅在贝叶斯统计语境下构成语义对立，一般英语反义词如 anterior 不适用于这一义项。
posterior 指观测数据后经贝叶斯更新得到的假设概率；prior 指观测数据前的初始概率。二者是贝叶斯推断中前后配对的两个量，不能互换。
posterior 是给定数据后假设成立的概率；likelihood 是给定假设下观测到该数据的概率，条件方向相反。
先验与后验（贝叶斯推断中的两个核心概率）
Bayesian statistics works with the prior and the posterior.
贝叶斯统计处理的是先验和后验。
计算后验概率
To make predictions, you first compute the posterior.
为了做出预测，你首先要计算后验概率。
更新后验（根据新数据重新计算后验）
Each new observation allows us to update the posterior.
每一条新观测都使我们能够更新后验。
估计后验分布
We estimated the posterior using a Markov chain Monte Carlo method.
我们使用马尔可夫链蒙特卡罗方法估计后验分布。
从后验中抽样
It is often easier to sample from the posterior than to compute it exactly.
通常从后验中抽样比精确计算后验更容易。
post-（在…之后；同前缀：postwar 战后、postpone 推迟） + -erior（拉丁语比较级后缀；同后缀：anterior 前方的、interior 内部的、exterior 外部的）
贝叶斯推断中与后验概率相对的先验分布。
在给定假设下观测到数据的概率，是计算后验的关键因子。
后验概率所评价的对象，即某一命题或模型。
用于更新先验并获得后验的观测数据。
后验本身是一种条件概率，表示在证据下假设为真的程度。
今天的后验将会是明天的先验。
This saying, often attributed to the statistician Dennis Lindley, captures how Bayesian inference keeps updating our beliefs as new data arrive.
这句常被归于统计学家丹尼斯·林德利的话，概括了贝叶斯推断如何随着新数据的到来不断更新我们的信念。
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