posterior probability是后驗概率，是信息理論的基本概念之一。posterior probability是FRM知識點，備考的考生一定要重要記憶和掌握。

在一個通信系統中，在收到某個消息之后，接收端所了解到的該消息發送的概率稱為后驗概率。

posterior probability（后驗概率）的計算要以先驗概率為基礎，后驗概率可以根據通過貝葉斯公式，用先驗概率和似然函數計算出來。》》》點擊領取2021年FRM備考資料大禮包（戳我免·費領取）

后驗概率是指在得到“結果”的信息后重新修正的概率，是“執果尋因”問題中的“果”，先驗概率與后驗概率有不可分割的聯系，后驗概率的計算要以先驗概率為基礎。

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在統計學和金融經濟學中，隨機變量X的概率分分布為 f(x|θ)，先驗概率分布為 f(θ)，根據貝葉斯定理，后驗概率分布為f(θ|x):

公式

在上述公式中，歸一化常數c的積分是高維積分，是很難進行數值計算的，因此歸一化常數c可以認為是未知的，所以后驗概率分布是不完全已知概率分布。對于不完全已知概率分布，直接抽樣方法不適用，應采用間接抽樣方法，如馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法。

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