后验概率是贝叶斯统计与决策理论中的核心概念，它描述了在获得新的证据或信息后，对某一假设或事件发生的概率的更新估计。具体而言，后验概率基于先验概率（即在考虑新证据前对该事件的初始信念）和似然函数（即给定假设下观察到证据的概率），通过贝叶斯定理计算得出。这一过程体现了人类在不确定性环境中如何理性地整合先验知识与新数据，以形成更准确的判断。在心理学和管理学中，理解后验概率有助于分析决策偏差，例如忽略先验信息或过度依赖新证据的认知错误。后验概率的应用广泛，从医疗诊断到商业风险评估，都强调证据驱动下的概率更新，是优化决策过程的关键工具。