条件概率(条件概率怎么理解？)

很多小伙伴想了解条件概率的相关知识，今天小编专门整理了条件概率的内容介绍，让我们一起看看吧。

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条件概率怎么理解？

条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。

条件概率可以用决策树进行计算。条件概率的谬论是假设 P(A|B) 大致等于 P(B|A)。数学家John Allen Paulos 在他的《数学盲》一书中指出医生、律师以及其他受过很好教育的非统计学家经常会犯这样的错误。这种错误可以通过用实数而不是概率来描述数据的方法来避免。

扩展资料：

条件概率在认知上有非常重要的意义，考虑不考虑条件，两个随机事件发生的概率可以差出很多数量级，原来不可能发生的事情，就极可能会发生，原来以为是大概率的事情，可能根本就不会发生。

当一个随机试验在同等条件下进行很多次时，就把它发生的次数，除以试验的总次数，作为近似的概率。在计算语言中词汇出现的概率时也是如此。

参考资料来源：

百度百科-条件概率

概率公式是：P(A∪B)=P(A)+P(B)－P(AB)。

定理：设A、B是互不相容事件（AB=φ），则：P（A∪B）=P（A）+P（B）-P（AB）。

推论1：设A1、 A2、…、 An互不相容，则：P(A1+A2+...+ An)= P(A1) +P(A2) +…+ P(An)。

推论2：设A1、 A2、…、 An构成完备事件组，则：P(A1+A2+...+An)=1。

条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。条件概率可以用决策树进行计算。

条件概率的谬论是假设P(A|B)大致等于P(B|A)。数学家John Allen Paulos在他的《数学盲》一书中指出医生、律师以及其他受过很好教育的非统计学家经常会犯这样的错误。这种错误可以通过用实数而不是概率来描述数据的方法来避免。

条件概率

条件概率是指事件A在事件B发生的条件下发生的概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“A在B发生的条件下发生的概率”。

概率测度

如果事件 B 的概率 P(B) 0，那么 Q(A) = P(A | B)在所有事件 A 上所定义的函数 Q 就是概率测度。如果 P(B) = 0，P(A | B)没有定义。条件概率可以用决策树进行计算。

联合概率

表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为P(AB)或者P(A,B),或者P(A∩B)。

条件概率是在B发生的前提下，A发生的概率，再设事件时你应该分别设A,B两事件的发生概率为P(A),P(B),然后根据题意看让你计算什么。

例:

有一同学，考试成绩数学不及格的概率是0.15，语文不及格的概率是0.05，两者都不及格的概率为0.03，在一次考试中，已知他数学不及格，那么他语文不及格的概率是多少？

记事件A为“数学不及格”，事件B为“语文不及格”,则P(A)=0.15 P(B)=0.05, P(AB)

=0.03 则P(B︳A)=P(AB)/P(A)=0.2

扩展资料:

概率测度

如果事件 B 的概率 P(B) 0，那么 Q(A) = P(A | B) 在所有事件 A 上所定义的函数 Q 就是概率测度。如果 P(B) = 0，P(A | B) 没有定义。条件概率可以用决策树进行计算。

联合概率

表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为 P(AB) 或者P(A,B),或者P(A∩B)。

边缘概率

是某个事件发生的概率，而与其它事件无关。边缘概率是这样得到的：在联合概率中，把最终结果中不需要的那些事件合并成其事件的全概率而消失（对离散随机变量用求和得全概率，对连续随机变量用积分得全概率）。

这称为边缘化（marginalization）。A的边缘概率表示为P(A)，B的边缘概率表示为P(B)。

参考资料:百度百科-条件概率

以上就是小编对条件概率的相关信息分享，希望能对大家有所帮助。