贝叶斯公式的事件形式在乘法公式和全概率公式的基础上可推出贝叶斯公式。性质 (贝叶斯公式)设B1,B2,…,BnB_1, B_2, \ldots, B_nB1​,B2​,…,Bn​是样本空间Ω\OmegaΩ的一个分割即B1,B2,…,BnB_1, B_2, \ldots, B_nB1​,B2​,…,Bn​互不相容且⋃i1nBiΩ\bigcup_{i1}^{n} B_i \Omega⋃i1n​Bi​Ω。如果P(A)0P(A) 0P(A)0P(Bi)0P(B_i) 0P(Bi​)0i1,2,…,ni 1, 2, \ldots, ni1,2,…,n则P(Bi∣A)P(Bi)P(A∣Bi)∑j1nP(Bj)P(A∣Bj),i1,2,…,n. P(B_i \mid A) \frac{P(B_i) P(A \mid B_i)}{\sum_{j1}^{n} P(B_j) P(A \mid B_j)}, \quad i 1, 2, \ldots, n.P(Bi​∣A)∑j1n​P(Bj​)P(A∣Bj​)P(Bi​)P(A∣Bi​)​,i1,2,…,n.贝叶斯公式这个公式用于计算给定事件AAA发生的条件下事件BiB_iBi​发生的概率。条件概率P(Bi∣A)P(B_i \mid A)P(Bi​∣A)表示在事件AAA发生的条件下事件BiB_iBi​发生的概率。先验概率P(Bi)P(B_i)P(Bi​)是事件BiB_iBi​发生的先验概率。似然P(A∣Bi)P(A \mid B_i)P(A∣Bi​)是在事件BiB_iBi​发生的条件下事件AAA发生的概率。归一化因子分母∑j1nP(Bj)P(A∣Bj)\sum_{j1}^{n} P(B_j) P(A \mid B_j)∑j1n​P(Bj​)P(A∣Bj​)确保了所有条件概率之和为 1。