1樓：靈劍
經驗嘛，以前類似的事情有100件，其中45件是這個情況，那麼我們就可以用MLE估計出概率是45%。如果沒有100件，但是我們有乙個模型把其他相關的資料也可以拿進來算，那麼也可以。
本質上來說是個模型引數估計的問題，概率算是個比較簡單直白的模型引數。常用的方法包括最大似然估計（MLE）、最小均方誤差估計（MMSE）、貝葉斯估計等。
對這類問題一般我們可以統一寫成這樣的形式，我們有乙個模型但其中有待定的引數，現在我們觀測到了資料O，我們希望利用這些資料來估計引數的取值。那麼估計方法其實也是很直白的：
最大似然估計（MLE）：取μ的值使得該組觀測資料在模型中出現概率（或似然值）最大。似然值是乙個類似於概率作用的值，它相當於一種「相對的概率」，在求不出概率的時候用來做替代。
最小均方誤差估計（MMSE）：取μ的值使得它與真實誤差值的方差平均值最小。這種情況下我們評估所有μ的可能取值，然後取概率意義上的期望，這樣平均下來與真實值的方差是最小的。
貝葉斯估計：我們首先對μ有乙個先驗的認識，稱為先驗概率，這個可以通過其他方法獲得；通過先驗概率可以運用貝葉斯公式計算出後驗概率。選取讓後驗概率最大的引數作為估計值。
不過題目圖當中更像是直接估算了乙個貝葉斯後驗概率，比如說可以這樣：根據以前的經驗，活著與死亡的概率是多少，就是先驗概率；有一些其他渠道的資訊，在活著的時候發生概率是多少，死了的時候發生概率是多少，然後統一用貝葉斯公式換算成後驗概率。
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