贝叶斯法则（Bayes'theorem/Bayes theorem/Bayesian law） 贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫“贝叶斯法则”， 尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。如果看到一个人总是做一些好事，则那个人多半会是一个好人。这就是说，当不能准确知悉一个事物的本质时，可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。用数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得愈多，则该属性成立的可能性就愈大。
式（7.4）就是“贝叶斯公式”或“贝叶斯法则” （Bayes Law），它将条件概率 与先验概率 联系起来。这里，在 均衡路径上，条件概率 就是前述信念 。
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在拥有不完备或不完全信息 的多期博弈中，博弈者根据贝叶斯法则(Bayes Rule)更新其主观概率，并在此基础 上实现每一行为的最优化。这种博弈均衡为贝叶斯式纳什均衡(Bayesian Nash Equilibria)。
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贝叶斯法则(Bayesian law)又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规 则，是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概 率）进行修正的标准方...
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...理论框架中，金融决策者在不确定财富分布上拥有yonNeumann—Morgenstern（1947，Vnm）偏好，且能采用贝叶斯法则（Bayesian rule）进行数据处理，作出正确的统计推断。
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