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贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1761)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H[,1],H[,2]…互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[,i],i=1,2,…，现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…相伴随而出现，且已知条件概率P(A/H[,i])，求P(H[,i]/A)。

贝叶斯公式（发表于1763年）为： P(H[,i]/A)=P(H[,i])P(A/H[,i])/[P(H[,1])P(A/H[,1]) P(H[,2])P(A/H[,2])…]
这就是著名的“贝叶斯定理”，一些文献中把P(H[,1])、P(H[,2])称为基础概率，P(A/H[,1])为击中率，P(A/H[,2])为误报率[1]。

IMDb的评分包括两个分值，一个是算术平均值（arithmetic mean），一个是中值（median）。算术平均值大概就是平均数，中值是统计学中的中间数值，该值和比它大及比它小的数值是等差的。而最后我们查到的分数却既不是算术平均值，也不是中值。

IMDb的评分计算方法不是就做一下平均就ok了，在它的网页上也提到了它的计算方法是保密的。不过IMDb250佳影片用的是贝叶斯定理得出的加权分(Weighted Rank-WR)，公式如下：weighted rank (WR) = (v ÷ (v+m)) × R + (m ÷ (v+m)) × C

其中：
R = average for the movie (mean) = (Rating) （是用普通的方法计算出的 v = number of votes for the movie = (votes) （投票人数，需要注意的是，只有经常投票者才会被计算在内，这个下面详细解释）
m = minimum votes required to be listed in the top 250 (currently 1250) （进入imdb top 250需要的最小票数，只有三两个人投票的电影就算得满分也没用的）
C = the mean vote across the whole report (currently 6.9) （目前所有电影的平均得分）

此外，还有一个重点，根据这个注释：note: for this top 250, only votes from regular voters are considered.
只有'regular voters'的投票才会被计算在IMDB top 250之内，这就是IMDb防御因为某种电影的fans拉票而影响top 250结果，把top 250尽量限制在资深影迷投票范围内的主要方法。regular voter的标准不详，估计至少是“投票电影超过xxx部以上”这样的水平，搞不好还会加上投票的时间分布，为支持自己的心爱电影一天内给N百部电影投票估计也不行。