posterior probability是后验概率，是信息理论的基本概念之一。posterior probability是FRM知识点，备考的考生一定要重要记忆和掌握。

在一个通信系统中，在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。

posterior probability（后验概率）的计算要以先验概率为基础，后验概率可以根据通过贝叶斯公式，用先验概率和似然函数计算出来。》》》点击领取2021年FRM备考资料大礼包（戳我免·费领取）

后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中的“果”，先验概率与后验概率有不可分割的联系，后验概率的计算要以先验概率为基础。

posterior probability（后验概率）抽样方法：【资料下载】FRM一级思维导图PDF版

在统计学和金融经济学中，随机变量X的概率分分布为 f(x|θ)，先验概率分布为 f(θ)，根据贝叶斯定理，后验概率分布为f(θ|x):

公式

在上述公式中，归一化常数c的积分是高维积分，是很难进行数值计算的，因此归一化常数c可以认为是未知的，所以后验概率分布是不完全已知概率分布。对于不完全已知概率分布，直接抽样方法不适用，应采用间接抽样方法，如马尔科夫链蒙特卡洛方法。

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