二维正态随机变量(X,Y)的条件概率密度是正态分布吗?
这个不一定. 二维正态随机变量只能确定两个边缘分布分别服从一维正态分布,条件概率要利用公式求得,具体分析. 希望能解决您的问题.
此后故乡只2023-06-13 07:26:081
二维正态随机变量（X，Y）的条件概率密度是正态分布吗？
这个不一定。二维正态随机变量只能确定两个边缘分布分别服从一维正态分布，条件概率要利用公式求得，具体分析。
凡尘2023-06-13 07:25:382
设连续随机变量X的分布函数为F(x)证明：对任意非负实数s及t，有条件概率P{X>s十tlX>s}
如果X是离散随机变量，具有概率质量函数p（x），那么X的期望值定义为E[X]=换句话说，X的期望是X可能取的值的加权平均，每个值被X取此值的概率所加权。扩展资料随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。
真颛2023-06-08 07:27:531
联合概率和条件概率的区别和联系
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 示例：就是事件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条件下A的概率”。联合概率分布二维随机变量设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。设X=X(e)和Y=Y(e)是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个响亮（X,Y），叫做二维随机向量或二维随机变量。二维随机变量(X,Y)的性质不仅与X及Y有关，而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X,Y)作为一个整体来进行研究。联合概率分布定义设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y)=P{(X<=x)交(Y<=y)}=>P(X<=x,Y<=y)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数，或称为随机变量X和Y的联合分布函数。联合概率分布几何意义如果将二维随机变量(X,Y)看成是平面上随机点的坐标，那么分布函数F(x,y)在(x,y)处的函数值就是随机点(X,Y)落在以点(x,y)为顶点而位于该点左下方的无穷矩形域内的概率。条件概率就是事件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条件下A的概率”。定理举例：定理1设A，B是两个事件，且A不是不可能事件，则称为在事件A发生的条件下，事件B发生的条件概率。一般地，，且它满足以下三条件：（1）非负性；（2）规范性；（3）可列可加性。定理2设E为随机试验，Ω为样本空间，A，B为任意两个事件，设P(A)>0，称为在“事件A发生”的条件下事件B的条件概率。上述乘法公式可推广到任意有穷多个事件时的情况。设A1，A2，…An为任意n个事件（n≥2）且P（A1A2…An-1）>0，则P（A1A2…An）=P（A1）P（A2|A1）…P（An|A1A2…An-1）展开
韦斯特兰2023-06-06 08:01:291
设已知二维随机变量（X，Y）在区域D上服从均匀分布，求条件概率密度
不可以去掉等号，详情如图所示
Chen2023-06-06 07:53:272
连续型随机变量的条件概率密度
连续型随机变量的概率密度f（x）一定满足条件∫（上正无穷，下负无穷）f（x）dx=1。连续型随机变量若随机变量x的分布函数f(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分，则称x为连续型随机变量，f(x)称为x的概率密度函数（分布密度函数）。
善士六合2023-05-26 08:18:321
如何区分条件概率、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式？
看看书好了，这个东东我也快考了。。。善士六合2023-05-26 08:18:245
什么时候用乘法公式什么时候用条件概率
加法：一个事件的不想相交的子事件乘法：两个独立事件例如：一共三个球，红黄蓝，现在要拿一个，那么拿一个球不是蓝色的概率：不是蓝色，那么不是红色就是黄色，这是一个事件的不相交的两个子事件，所以用加法，即结果为1/3+1/3=2/3但是如果问：两个框，每个框里放了红黄蓝球各一个，从两个框里各拿一个球，都是红色的概率：从两个框拿球是相互独立的，所以用乘法，所以结果是1/3*1/3=1/9
水元素sl2023-05-26 08:18:233
条件概率与无条件的概率有何区别
条件概率与无条件概率之间的区别可以用一个“顺序”来解释。你举的这个例子就是一个条件概率，因为是先一，二两次是次品，然后第三次是正品。所以就是求在一二两次是次品的条件下，第三次是正品的概率。倘若题目是求第三次是正品的概率，那么就不是条件概率了。此后故乡只2023-05-26 08:18:221
证明：条件概率也是一种概率。
证明：条件概率也是一种概率。与证明男人也是人一样愚蠢！条件概率说都说了概率，只是在前面加了定语“条件”，因而只是概率中的一种。
FinCloud2023-05-26 08:18:192
标题条件概率是否满足概率的公理化定义?
概率的公理化包括两个方面：一是事件的公理化表示（利用集合论），二是概率的公理化表示（测度论）。其次是建立在集合之上的可测函数的分析和研究，这就可以利用现代分析技术了。1、这些工作是由前苏联数学家科尔莫格洛夫在1933年完成的。这里关于西格玛域（代数）等这些就不定义了，直接给出三条公理。2、根据概率的公理化定义，概率指的是满足如下三个特点的集合函数（亦即以集合为定义域的实值函数）：（1）非负性。亦即概率的取值不能是负数。实际上，任何“测度”，例如长度、面积、体积、重量等，都不能取负数。因此，作为针对“可能性”的测度，概率自然也不能取负数。（2）正则性。亦即概率的取值不能超过1。相较于其它的测度，正则性是概率这种测度的特别之处。因为诸如长度、面积、体积以及重量之类的测度都没有取值上限这种约束。而概率的取值之所以要求不能超过1，实在是基于我们对“可能性”大小这一判断的经验（或习惯）做法。（3）（无限）可列可加性。亦即无限个互不相容集合（事件）的并的概率，等于无限个（与每一个集合相对应的）概率之概率的可列可加性有两个含义：一是互不相容的集合的并的概率，等于其中每一个集合的概率之和。这一规定仍是基于现实的经验。二是要求在“可能性”的测度过程中不能出现无限个概率之和不存在的情况，因为这也是违背经验的事情。扩展资料：概率的无限可列可加性的应用：满足公理化定义的概率还具有连续性，亦即它既具有下连续性，也具有上连续性。基于概率的无限可列可加性，我们很容易推导出概率的有限可列可加性。但基于概率的有限可列可加性，我们并不能逆推出概率的无限可列可加性。在概率满足有限可列可加性的基础上，还必须再增加一个概率满足下连续的假设，才能推出这个概率函数满足无限可列可加性的结论。
大鱼炖火锅2023-05-26 08:18:191
怎样求条件概率密度？
条件概率密度=联合概率密度/边缘概率密度X的边缘密度：对y进行积分，被积函数是联合密度Y的边缘密度：对x进行积分，被积函数是联合密度积分区域的话，可以画出图来，就比较明了了。对于连续型的随机变量，在一点处的取值概率为0，但是当这个问题出现在求条件概率密度时，思考的方向就变了，不能单纯的应用条件概率公式解题。对于第三问如果你用条件概率公式那么分母P（x=1/3）,我的第一想法是这个概率为0啊，这样还怎么解题？此处出现重大认识上的误区！正确的做法应该是你求出x的边缘概率密度，然后看x=1/3处的结果，是多少就是多少，所以对于这道题而言，求出x的边缘概率密度是必须的！扩展资料：定义类条件概率密度函数是指在已知某类别的特征空间中，出现特征值X的概率密度，指第类样品其属性X是如何分布的。假定只用其一个特征进行分类，即n=1，并已知这两类的类条件概率密度函数分布，如图1所示，概率密度函数是正常药品的属性分布，概率密度函数是异常药品的属性分布。例如，全世界华人占地球上人口总数的20%，但各个国家华人所占当地人口比例是不同的，类条件概率密度函数是指条件下出现X的概率密度，在这里指第类样品其属性X是如何分布的。在工程上的许多问题中，统计数据往往满足正态分布规律。正态分布简单、分析方便、参量少，是一种适宜的数学模型。如果采用正态密度函数作为类条件概率密度的函数形式，则函数内的参数，如期望和方差是未知的。那么问题就变成了如何利用大量样品对这些参数进行估计，只要估计出这些参数，类条件概率密度函数也就确定了。在大多数情况下，类条件密度可以采用多维变量的正态密度函数来模拟。参考资料来源：百度百科-类条件概率密度
tt白2023-05-23 12:57:581
条件概率密度怎么求？
条件概率密度=联合概率密度/边缘概率密度X的边缘密度：对y进行积分，被积函数是联合密度Y的边缘密度：对x进行积分，被积函数是联合密度积分区域的话，可以画出图来，就比较明了了。对于连续型的随机变量，在一点处的取值概率为0，但是当这个问题出现在求条件概率密度时，思考的方向就变了，不能单纯的应用条件概率公式解题。对于第三问如果你用条件概率公式那么分母P（x=1/3）,我的第一想法是这个概率为0啊，这样还怎么解题？此处出现重大认识上的误区！正确的做法应该是你求出x的边缘概率密度，然后看x=1/3处的结果，是多少就是多少，所以对于这道题而言，求出x的边缘概率密度是必须的！扩展资料：密度公式顾名思义就是表示数据分布的密集程度。条件概率密度公式就是指在一定条件下，分布情况。对于一维实随机变量X，设它的累积分布函数是FX(x)。如果存在可测函数fX(x)，满足： 那么X是一个连续型随机变量，并且fX(x)是它的概率密度函数。连续型随机变量的确切定义应该是:分布函数为连续函数的随机变量称为连续型随机变量。连续型随机变量往往通过其概率密度函数进行直观地描述，连续型随机变量的概率密度函数f（x）具有如下性质：概率密度函数概率密度函数这里指的是一维连续随机变量，多维连续变量也类似。随机数据的概率密度函数:表示瞬时幅值落在某指定范围内的概率，因此是幅值的函数。它随所取范围的幅值而变化。参考资料来源：百度百科 ——类条件概率密度
肖振2023-05-23 12:57:581
怎样求条件概率密度？
条件概率密度=联合概率密度/边缘概率密度X的边缘密度：对y进行积分，被积函数是联合密度Y的边缘密度：对x进行积分，被积函数是联合密度积分区域的话，可以画出图来，就比较明了了希望对楼主有帮助~
LuckySXyd2023-05-23 12:57:572
高等数学问题,条件概率(急)要用条件概率的方法算
设甲第一次不能击落乙的事件a，则p(a)=0.8;乙击落甲的事件为bp(b|a)表示在a发生的情况下b发生的概率，p(a|b)=0.3根据p(ab)=p(b|a)×p(a)=0.24第二问，设甲第一次击落乙的事件为c，乙击落甲的事件为d，甲第二次击落乙的事件为f则乙被击落有两种可能：1，第一次被甲击落，p(第一次被甲击落)=p(c)=0.2p(第二次被甲击落)=(1-p(c))×(1-p(d))×p(f)=0.224p(乙被击落）=p(第一次被甲击落)+p(第二次被甲击落)=0.424
mlhxueli
2023-05-23 12:57:541
条件概率公式 P(A|B)= P(AB)/P(B)是怎么推出来的？？
这样想：AB都发生的概率就是B发生的概率乘以B发生的情况下A发生的概率，即就是P(A|B)*P(B)=P(AB)其实也等于P(B|A)*P(A)所以P(A|B)=P(AB)/P(B)，P(B|A)=P(AB)/P(A)只要想通就好了！！
拌三丝2023-05-23 12:57:541
条件概率怎么理解
条件概率怎么理解如下：1:样本空间，随机事件E的所有基本结果组成的集合为E的样本空间。样本空间的元素称为样本点或基本事件。2:随机事件：随机事件是在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示。随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点，记作ωi。全体样本点组成的集合称为这个试验的样本空间，记作Ω．即Ω={ω1，ω2，…，ωn，…}。仅含一个样本点的随机事件称为基本事件，含有多个样本点的随机事件称为复合事件。3:随机试验（random experiment）是在相同条件下对某随机现象进行的大量重复观测。开展统计分析的基础。概率统计需要对某随机现象进行大量的重复观测，或在相同条件下重复试验，观察其结果，才能获得统计规律性的认识。任何随机试验都包含试验条件和试验结果两个方面。试验条件必须相同，而试验结果具有随机性。所以，随机试验具有以下特点：（1）在试验前不能断定其将发生什么结果，但可明确指出或说明试验的全部可能结果是什么；（2）在相同的条件下试验可大量地重复；（3）重复试验的结果是以随机方式或偶然方式出现的。
u投在线2023-05-23 12:57:541
条件概率公式是什么意思?
AB上面加一个横杠表示该事件不发生的概率。求出事件发生的概率后用1减去事件发生的概率即可。1、先求P(A∩B)根据之前条件概率公式的变形：P(A∩B) = P(A) × P(B|A)。2、再求P(B)事件B有两种发生方式：与事件A一起发生，不与事件A一起发生。即可以利用下式求出P(B)：P(B) = P(A∩B) + P(A′∩B)。加法法则：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条件概率计算公式：当P(A)>0，P(B|A)=P(AB)/P(A)。当P(B)>0，P(A|B)=P(AB)/P(B)。
CarieVinne 2023-05-23 12:57:541
条件概率三大公式
条件概率三大公式有：乘法公式，全概公式，贝叶斯公式。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JohnAllenPaulos在其《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。
kikcik2023-05-23 12:57:541
条件概率与无条件概率的区别
1、所求条件不一样：条件概率是在已知条件下所求的概率，无条件概率则没有限制条件。2、概念不一样：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”。若只有两个事件A，B，那么， 。无条件概率反映随机事件出现的可能性（likelihood)大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。3、性质不一样：条件概率：设A，B 是两个事件，且A不是不可能事件，则称 为在事件A发生的条件下，事件B发生的条件概率。一般地， ，且它满足以下三条件：非负性；规范性；可列可加性。无条件概率：性质1：P(Φ)=0；性质2：（有限可加性）当n个事件A1,?,An两两互不相容时： P(A1∪...∪An)=P(A1)+...+P(An)；性质3：对于任意一个事件A：P(A)=1-P(非A)；性质4：当事件A,B满足A包含于B时：P(B-A)=P(B)-P(A)，P(A)≤P(B)；性质5：对于任意一个事件A，P(A)≤1；性质6：对任意两个事件A和B，P(B-A)=P(B)-P(A∩B)；性质7：（加法公式）对任意两个事件A和B，P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(A∩B)。参考资料来源：百度百科--条件概率
小菜G的建站之路2023-05-23 12:57:541
条件概率
你说条件概率的反面应该是对立事件，集合论的术语叫事件的逆或补，它取决于基本事件的集合，如果基本事件的集合是：对目标射击两次所有可能的结果，那么有（中-中）、（中-不中）、（不中-中）、（不中-不中），你说的就是第三种，其对立事件是其余三种的集合。
苏萦2023-05-23 12:57:541
指数分布的条件概率公式
P(x>5 | x>3) = P(x >5,x>3) / P(x>3) = P(x>5) / P(x>3). 而P(x>3) = p(x)在[0,3]之间的积分,P(x>5) = p(x)在[0,5]之间的积分.计算得到下面结果 P(x>3) = 1-e^(-3),P(x>5) = 1-e^(-5). 所以所求条件概率的最终结果为 (1-e^(-5)) / (1-e^(-3)).
北营2023-05-23 12:57:341
泊松分布条件概率怎么求
泊松分布的概率公式：P{X=k}=(λ^k/k)。Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-DenisPoisson）在1838年时发表。
hi投2023-05-18 05:43:161
条件概率问题
理解一下题目，已经工作了2000h无法工作到3000h，可能有这么两种情况:1.工作到2000h还能正常工作，但无法正常工作到3000h;2.工作到2000h就无法正常工作了，更不可能到3000h。以上两种情况的概率分别为0.9*(1-0.8)=0.9*0.2=0.181-0.9=0.1总的概率为:0.18+0.1=0.28请参考一下。水元素sl2023-05-16 22:46:291
条件概率的理解
1:样本空间，随机事件E的所有基本结果组成的集合为E的样本空间。样本空间的元素称为样本点或基本事件。 2:随机事件：随机事件是在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示。随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点，记作ωi。全体样本点组成的集合称为这个试验的样本空间，记作Ω．即Ω={ω1，ω2，…，ωn，…}。仅含一个样本点的随机事件称为基本事件，含有多个样本点的随机事件称为复合事件。 3:随机试验（random experiment）是在相同条件下对某随机现象进行的大量重复观测。开展统计分析的基础。概率统计需要对某随机现象进行大量的重复观测，或在相同条件下重复试验，观察其结果，才能获得统计规律性的认识。任何随机试验都包含试验条件和试验结果两个方面。试验条件必须相同，而试验结果具有随机性。所以，随机试验具有以下特点：（1）在试验前不能断定其将发生什么结果，但可明确指出或说明试验的全部可能结果是什么；（2）在相同的条件下试验可大量地重复；（3）重复试验的结果是以随机方式或偶然方式出现的。4：事件概率=随机事件/样本空间 举例如下: 1:随机试验：初一一班的学生（50人）是否会游泳 2：样本空间:初一一班的学生作为研究对象50人（男生：20人，女生：30人），其中男生：20人，（男生会游泳:12人，不会游泳:8人）女生:30人，（女生会游泳:16人，不会游泳:14人) 3：随机事件:会游泳的学生（男生12人，女生，16人) 4：随机事件概率:会游泳的学生（12+16）/样本空间（50）=（12+16）/50 --------------分割线（条件概率）------------- 随机试验:男生会游泳 随机事件：男生会游泳（12） 随机事件（B）：男生（20) 样本空间：初一一班学生（50） 随机事件的条件概率：p(A/B)=p(AB)/p(B) (12/50)/(20/50)=12/20 可以看出条件概率相当于缩小了样本空间的随机事件概率 随机事件：男生会游泳（12）样本空间：男生（20） 随机事件的概率：12/20凡尘2023-05-16 22:46:291
条件概率中P(AB)与P(B|A）的区别
1、事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，此时用条件概率P(A|B)。2、事件A与事件B同时发生，此时用同时发生概率P(AB)。3、设A，B 是两个事件，且A不是不可能事件，则称P(A|B)为在事件A发生的条件下，事件B发生的条件概率。它满足以下三条件：（1）非负性；（2）规范性；（3）可列可加性。4、设A、B是两个事件，那么P(AB)表示A与B同时发生的概率。两个相互独立事件同时发生的概率，等于每个事件发生的概率的积。北营2023-05-16 22:46:295
条件概率的定义中为什么要满足P(A)＞0 如题
P(B|A)=P(AB)/P(A) 因为0<=P(A)<=1 且作为分母,不能为0 所以要满足P(A)＞0
余辉2023-05-16 22:46:291
条件概率与积事件概率有什么区别?
条件概率是已知A发生了,这时B发生的概率 已知A发生了,这时B发生的条件概率P(B|A)=P(AB)/P(A) 积事件是A和B是否发生都不确定.对于A、B独立的情况,有P(AB)=P(A)*P(B)
陶小凡2023-05-16 22:46:291
条件概率公式 条件概率公式是什么
1. 条件概率是指在事件B发生的条件下，事件a发生的概率。条件概率表示为P (a | b)，读作“b发生的条件下a发生的概率”。如果只有两个事件a和B，那么p (a | B) =p (AB) /p (B)。 2. 式中，P (AB)为事件AB的联合概率，P (a | b)为条件概率，表示条件b下a发生的概率，P (b)为事件b发生的概率。
Ntou1232023-05-16 22:46:291
关于条件概率的几点说明（之前困扰我的）
1、P(EF) = p(E) p(F) 使用条件是E和F相互独立（不相互影响）；那E和F是相互影响呢？P（EF） = p(E) P(F|E) 随机事件EF都发生等价于E发生，以及在E发生条件下，F发生的概率。为什么不是F发生的概率，看前提条件，因为E会对F的发生产生影响。P（F）>=P(F|E) ,添加约束条件，F发生的可能性肯定比不加约束条件的可能性小。 2、关于南加州大学Sheldom m.rose 教授的书“A First course in Probality” 对于条件概率定义：如果F发生了，那么为了E的发生，其结果必然是既属于E又属于F的一点，既这个事件必然属于EF。既然F已经发生，F就成了新的样本空间，因此E的条件概率必然等于EF发生的概率与F的概率纸币。关于这一点的定义我不是很清楚，我不知道为什们F发生了，为什们F就成新的样本空间。所以这一块关于概念的引入我个人感觉还是使用联合概率（P(A^B),P(AB),P(A,B))和是否相互影响好理解。 3、脑袋之中遇见概率总喜欢使用维恩图来理解，但是维恩图无法是无法表示条件概率，或者说无法表示出E对F造成的影响，维恩图只是用来表示两个时间之间的关系以及发生的可能性大小。 4、p(E|F)的本质还是事件E的概率，只是这个概率收到了其他事件的影响。kikcik2023-05-16 22:46:291
关于条件概率的计算公式？
1、概率计算 ：P(A)=A所含样本点数/总体所含样本点数。实用中经常采用“排列组合”的方法计算。2、加法法则：定理：设A、B是互不相容事件(AB=φ)，P(AB)=0.则P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)=p(A)+P(B)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推论3: P(A)=1-P(A")推论4:若B包含A，则P(B-A)= P(B)-P(A)推论5(广义加法公式)：对任意两个事件A与B，有P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)3、数学(mathematics)，是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科，从某种角度看属于形式科学的一种。借用《数学简史》的话，数学就是研究集合上各种结构(关系)的科学，可见，数学是一门抽象的学科，而严谨的过程是数学抽象的关键。数学在人类历史发展和社会生活中发挥着不可替代的作用，也是学习和研究现代科学技术必不可少的基本工具。善士六合2023-05-16 22:46:291
条件概率公式是什么?
在A发生的条件下,B发生的条件概率 P(B|A)=P(AB)/P(A) => P(AB)=P(A)*P(B|A) 扩展：P(ABC)=P(A)*P(B|C)*P(C|AB)
铁血嘟嘟2023-05-16 22:46:291
条件概率公式中的P(AB)怎么求
你也学这个吗？我刚学完...而且这门考得最差，但我应该会....条件概率公式是P（A/B）=P（AB）/P（B）也就是AB的概率除以B的概率。B的概率是（事件-0.5）+（事件0）+（事件0.5）+（事件1）的概率等于0.9，事件AB表示A和B同时发生，也就是x0.25，概率就是0.3+0.2=0.5，二者一比不就是5/9~~Do you understand？
NerveM
2023-05-16 22:46:283
R语言中条件概率怎么表示
用[]，[]内是条件B，[]外是变量Ap(A|B)=p(A&B)/p(B)https://districtdatalabs.silvrback.com/conditional-probability-with-rChen2023-05-16 22:46:281
条件概率产生的由来过程?
条件概率,通俗的讲就是在已知一部分信息的情况下的概率,举个例子来说,比如两个人抽奖,如果之前设定的一定有一个人抽中的话,设有两个外观一样的卡片A和B,如果谁抽中A位中奖. 那么如果两人按顺序抽,甲先抽,乙后抽,抽完后同时打开卡片看结果,那么甲乙两人的中奖概率是一样的,都为1/2.但是如果甲抽完后还没等乙抽就自己打开卡片看了结果发现自己中奖了,那么这时乙的中奖概率为0,而不是1/2了.这就是因为乙是在已知甲中奖的情况下抽的,所以概率为0.类似的例子很多,条件概率的本质就是概率产生的空间发生变化,就像上例一样,开始同时抽同时打开和后面甲抽后先打开不是在同一个概率空间发生的事件,所以这一点值得注意.Ntou1232023-05-16 22:46:281
条件概率的应用举例
条件概率的应用举例：某天你妈妈带你到她的一个朋友家做客，闲谈间正巧碰到她的女儿回家，这时主人介绍说：“这是我的一个女儿，我还有一个孩子呢。”这个家庭中有两个孩子，已知其中有一个是女孩，问这时另一个孩子也是女孩的概率为多大？ 问题情境与探究 解 一般地,设A，B为两个事件, 且P（A）＞0， 称 为在事件A发生的条件下，事件B发生的条件概率． 1、定义 条件概率 Conditional Probability 一般把 P（B︱A）读作 A 发生的条件下 B 的概率。 概念解析 分析：求P(B|A)的一般思想 因为已经知道事件A必然发生，所以只需在A发生 的范围内考虑问题，即现在的样本空间为A。 因为在事件A发生的情况下事件B发生，等价于事 件B和事件A同时发生，即AB发生。 为了把条件概率推广到一般情形， 不妨记原来的样本空间为W，则有 故其条件概率为 A B ? AB n(AB) (B|A) P n(A) = 例题1 在某次外交谈判中，中外双方都为了自身的利益而互不相让，这时对方有个外交官提议以抛掷一颗骰子决定,若已知出现点数不超过3的条件下再出现点数为奇数则按对方的决议处理，否则按中方的决议处理，假如你在现场，你会如何抉择？ B={出现的点数是奇数} ＝｛1，3，5｝ 解：设A={出现的点数不超过3}＝｛1，2，3｝ 只需求事件 A 发生的条件下， 事件 B 的概率即P（B｜A） 5 2 1 3 4,6 解法一（减缩样本空间法） 例题解析 条件概率的计算 B={出现的点数是奇数} ＝｛1，3，5｝ 设A={出现的点数不超过3}＝｛1，2，3｝ 且P(AB)=1/2 5 2 1 3 4,6 解： 由条件概率定义得： 解法二（条件概率定义法） 例1 在某次外交谈判中，中外双方都为了自身的利益而互不相让，这时对方有个外交官提议以抛掷一颗骰子决定,若已知出现点数不善士六合2023-05-16 22:46:281
条件概率的定义
条件概率若只有两个事件A，B，那么， 。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术进行计算。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)。需要注意的是，在这些定义中A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生，也可能相反，也可能二者同时发生。A可能会导致B的发生，也可能相反，也可能二者之间根本就没有因果关系。例如考虑一些可能是新的信息的概率条件性可以通过贝叶斯定理实现。CarieVinne 2023-05-16 22:46:281
条件概率与相互独立事件的概率有什么区别？
区别如下：条件概率条件概率就是事件 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 条件下 A 的概率”。P(A|B)=P(AB)/P(B),P(B|A)=P(AB)/P(A)相互独立事件的概率A 与 B 是相互独立的,则P(AB)=P(A)P(B)，那么 A 在 B 这个前提下的条件概率就是 A 自身的概率；同样，B 在 A 的前提下的条件概率就是 B 自身的概率。即P(A|B) = P(A)，P(B|A) = P(B)解毕凡尘2023-05-16 22:46:282
如何判断条件概率还是积事件概率
首先这是两个不同的概率；条件概率是知道一件事发生了,另一个发生的概率,有个先后顺序.积事件是两件事同时发生的概率,没有先后顺序
Jm-R2023-05-16 22:46:281
条件概率三大公式
条件概率三大公式如下：定理1设A，B 是两个事件，且A不是不可能事件，则称为在事件A发生的条件下，事件B发生的条件概率。一般地，，且它满足以下三条件：（1）非负性；（2）规范性；（3）可列可加性。定理2设E 为随机试验，Ω 为样本空间，A，B 为任意两个事件，设P(A)>0，称为在“事件A 发生”的条件下事件B 的条件概率。上述乘法公式可推广到任意有穷多个事件时的情况。设，，…为任意n 个事件（n≥2）且，则定理3(全概率公式)定义：（完备事件组/样本空间的划分）设B1，B2，…Bn是一组事件,若（1）（2）B1∪B2∪…∪Bn=Ω则称B1，B2，…Bn样本空间Ω的一个划分，或称为样本空间Ω 的一个完备事件组。定理（全概率公式）：设事件组 是样本空间Ω 的一个划分，且P（Bi）>0（i=1，2，…n）则对任一事件B，有定理4(贝叶斯公式)设B1，B2，…Bn…是一完备事件组，则对任一事件A，P（A）>0，有
可桃可挑2023-05-16 22:46:281
条件概率与无条件概率的区别
你 的 要 ~ 求只 =有 这==能 ~ 达 ~ 到elu.baidu/www.fn-n.com?grtfs-------------------电磁继电器一般由铁芯、线圈、衔铁、触点簧片等组成的。1、只要在线圈两端加上一定的电压，线圈中就会流过一定的电流，2、从而产生电磁效应，衔铁就会在电磁力吸引的作用下克服返回弹簧的拉力吸向铁芯，3、从而带动衔铁的动触点与静触点（常开触点）吸合。当线圈断电后，4、电磁的吸力也随之消失，衔铁就会在弹簧的反作用力返回原来的位置，5、使动触点与原来的静触点（常闭触点）释放。NerveM
2023-05-16 22:46:283
怎么理解条件概率的公式？
一切概率，都是条件概率。例如p（x）实际是p（x|a）a代表全局空间，x|a就是x在a中的“比例”。p（x）等于p（x and a）/p（a）。p（a）为1，p（x and a）等于p（x）。所以p（x）等于p（x）。结论：p（x）也是条件概率，是全局条件a情况下x的概率，也就是“比例”。条件概率就是“条件到结果，结果在条件中的比例”。如果你是人，那么你是男人（50%）如果你是男人，那么你是人（100%）传统条件式逻辑推理，建立在100%的必然性上（从小到大）。概率的本质就是传统条件推理的“颠倒”（从大到小）。水元素sl2023-05-16 22:46:281
条件概率的概率公式是什么？
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。相关信息条件概率：已知事件B出现的条件下A出现的概率，称为条件概率，记作：P(A|B)。条件概率计算公式：当P(A)>0，P(B|A)=P(AB)/P(A)。当P(B)>0，P(A|B)=P(AB)/P(B)。P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)。推广：P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)。hi投2023-05-16 22:46:271
条件概率三大公式？
条件概率三大公式有：乘法公式，全概公式，贝叶斯公式。条件概率在概率论中占有相当重要的地位，是概率论基础知识中的一一个基本概念。在条件概率定义的基础上，进一步探讨条件概率的性质、计算及其重要公式，有助于解决各种条件概率方面的问题。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)。拌三丝2023-05-16 22:46:271
条件概率详细讲解
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-条件概率余辉2023-05-16 22:46:271
如何理解条件概率 怎样理解条件概率
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。 2、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。北营2023-05-16 22:46:271
总结条件概率的定义，并给出条件概率的公式，求条件概率的方法
在事件A发生的条件下B的概率是f（A杠B）=事件B发生的概率f（B）除以事件A发生的概率f（A）水元素sl2023-05-16 22:46:272
条件概率怎么理解
条件概率可以理解为事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。需要注意的是，A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生，也可能相反，也可能二者同时发生。A可能会导致B的发生，也可能相反，也可能二者之间根本就没有因果关系。若只有两个事件A，B，那么，P(A|B)=P(AB)/P(B)。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)。肖振2023-05-16 22:46:271
条件概率的性质有哪些
条件概率的性质有两条：1、条件概率具有概率的性质，任何事件的条件概率都在0和1之间，即$0leqslant P(B|A)leqslant 1$。2、如果$B$和$C$是两个互斥事件，则$P(B∪C|A)=P(B|A)+P(C|A)$。条件概率的概念：一般地，设$A$，$B$为两个事件，且$P$（$A$）>0，称$P(B|A)=frac{P(AB)}{P(A)}$为在事件$A$发生的条件下，事件$B$发生的条件概率。$P(B|A)$读作$A$发生的条件下$B$发生的概率。NerveM
2023-05-16 22:46:271
条件概率三大公式是什么？
条件概率三大公式有：乘法公式，全概公式，贝叶斯公式。条件概率在概率论中占有相当重要的地位，是概率论基础知识中的一一个基本概念。在条件概率定义的基础上，进一步探讨条件概率的性质、计算及其重要公式，有助于解决各种条件概率方面的问题。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)。
苏州马小云2023-05-16 22:46:271
三个条件概率公式的推导
条件概率与无条件概率之间的区别可以用一个“顺序”来解释。你举的这个例子就是一个条件概率，因为是先一，二两次是次品，然后第三次是正品。所以就是求在一二两次是次品的条件下，第三次是正品的概率。倘若题目是求第三次是正品的概率，那么就不是条件概率了。
九万里风9
2023-05-16 22:46:271
条件概率怎样理解
条件概率可以理解为一个事件B已经发生条件下的发生概率。 示例：事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。 需要注意的是，A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生，也可能相反，也可能二者同时发生。A可能会导致B的发生，也可能相反，也可能二者之间根本就没有因果关系。水元素sl2023-05-16 22:46:271
条件概率公式
条件概率公式是：公式中P(AB)为事件AB的联合概率，P(A|B)为条件概率，表示在B条件下A的概率，P(B)为事件B的概率。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。扩展资料：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)。需要注意的是，在这些定义中A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生，也可能相反，也可能二者同时发生。A可能会导致B的发生，也可能相反，也可能二者之间根本就没有因果关系。例如考虑一些可能是新的信息的概率条件性可以通过贝叶斯定理实现。
西柚不是西游2023-05-16 22:46:271
[紧急求助]如何判断条件概率？（高中数学随机变量及分布）
就是事件 A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率。如：根据大量的统计，大熊猫活到十岁的概率是0.8，活到十五岁的概率是0.6，若现有一只大熊猫已经十岁了，则他活到十五岁的概率是多少？kikcik2023-05-16 22:46:272
条件概率的基本概念
条件概率若只有两个事件A，B，那么，。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)。需要注意的是，在这些定义中A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生，也可能相反，也可能二者同时发生。A可能会导致B的发生，也可能相反，也可能二者之间根本就没有因果关系。例如考虑一些可能是新的信息的概率条件性可以通过贝叶斯定理实现。
北有云溪2023-05-16 22:46:271
如何区分条件概率和全概率啊
全概率可以看成在给定1 的前提下事件2 被分成小块,并且2是一个全概事件 所以如果能够算出事件2 的各个小块概率是用全概率如果不能知道 事件 2 的各个小块概率,就用条件概率当然有时他们可以同时出现在公式里边 比如贝业斯
北境漫步2023-05-16 22:46:262
条件概率怎样理解
条件概率可以理解为一个事件B已经发生条件下的发生概率。 示例：事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。 需要注意的是，A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生，也可能相反，也可能二者同时发生。A可能会导致B的发生，也可能相反，也可能二者之间根本就没有因果关系。
小白2023-05-16 22:46:261
什么叫条件概率，什么叫联合概率？
P(A|B) = P(AB)/P(B)当P(A)和P(B)不相关时，P(AB)=P(A)*P(B)；当P(A)和P(B)相关时，P(AB)=P(A|B)/P(B)或者P(AB)=P(B|A)/P(A)。P(A|B)——在 B 条件下 A 的概率。即事件A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率。P(AB)——事件A、 B同时发生的概率，即联合概率。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)。当且仅当A与B满足P(A∩B)=0且P(A)≠0，P(B)≠0的时候，A与B是互斥的。因此，P(A|B)=0P(B|A)=0换句话说，如果B已经发生，由于A不能和B在同一场合下发生，那么A发生的概率为零；同样，如果A已经发生，那么B发生的概率为零。以上内容参考：百度百科-条件概率
左迁2023-05-16 22:46:261
条件概率公式
哪个这么无聊，苹果不吃当然坏掉啦铁血嘟嘟2023-05-16 22:46:266
条件概率的表达式怎么写啊？
P(AB）＝P（A）P（B/A）＝P（B）P（A/B）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：1、统计独立性当且仅当两个随机事件A与B满足P(A∩B)=P(A)P(B)的时候，它们才是统计独立的，这样联合概率可以表示为各自概率的简单乘积。同样，对于两个独立事件A与B有P(A|B)=P(A)以及P(B|A)=P(B)换句话说，如果A与B是相互独立的，那么A在B这个前提下的条件概率就是A自身的概率；同样，B在A的前提下的条件概率就是B自身的概率。2、互斥性当且仅当A与B满足P(A∩B)=0且P(A)≠0，P(B)≠0的时候，A与B是互斥的。因此，P(A|B)=0P(B|A)=0换句话说，如果B已经发生，由于A不能和B在同一场合下发生，那么A发生的概率为零；同样，如果A已经发生，那么B发生的概率为零。苏萦2023-05-16 22:46:261
条件概率的公式是什么啊
P(A/B)=P(AB)/P(B)，意为：在事件B发生的条件下求事件A发生的概率。FinCloud2023-05-16 22:46:261
条件概率三大公式是哪三个?
条件概率三大公式有：乘法公式，全概公式，贝叶斯公式。条件概率在概率论中占有相当重要的地位，是概率论基础知识中的一一个基本概念。在条件概率定义的基础上，进一步探讨条件概率的性质、计算及其重要公式，有助于解决各种条件概率方面的问题。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)。
人类地板流精华2023-05-16 22:46:261
概率的条件概率是指啥意思？
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”。若只有两个事件A，B，那么，P（A|B）=P（AB）/P（B）。 如果 P(B) = 0，P(A | B) 没有定义。在定义中，A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生，也可能相反，也可能二者同时发生。扩展资料：当且仅当两个随机事件A与B满足P(A∩B)=P(A)P(B)的时候，它们才是统计独立的，这样联合概率可以表示为各自概率的简单乘积。同样，对于两个独立事件A与B有P(A|B)=P(A)以及P(B|A)=P(B)。当且仅当A与B满足P(A∩B)=0且P(A)≠0，P(B)≠0的时候，A与B是互斥的。因此，P(A|B)=0，P(B|A)=0。凡尘2023-05-16 22:46:261
条件概率(急~~~~）
奇数总共5个,则三次全部错误的概率是4/5*3/4*2/3=2/5所以不超过3次就输入正确的概率是1-2/5=3/5Chen2023-05-16 22:46:267
条件概率密度公式是什么？
条件概率密度=联合概率密度/边缘概率密度X的边缘密度：对y进行积分，被积函数是联合密度Y的边缘密度：对x进行积分，被积函数是联合密度积分区域的话，可以画出图来，就比较明了了。对于连续型的随机变量，在一点处的取值概率为0，但是当这个问题出现在求条件概率密度时，思考的方向就变了，不能单纯的应用条件概率公式解题。对于第三问如果你用条件概率公式那么分母P（x=1/3）,我的第一想法是这个概率为0啊，这样还怎么解题？此处出现重大认识上的误区！正确的做法应该是你求出x的边缘概率密度，然后看x=1/3处的结果，是多少就是多少，所以对于这道题而言，求出x的边缘概率密度是必须的！扩展资料：定义类条件概率密度函数是指在已知某类别的特征空间中，出现特征值X的概率密度，指第类样品其属性X是如何分布的。假定只用其一个特征进行分类，即n=1，并已知这两类的类条件概率密度函数分布，如图1所示，概率密度函数是正常药品的属性分布，概率密度函数是异常药品的属性分布。例如，全世界华人占地球上人口总数的20%，但各个国家华人所占当地人口比例是不同的，类条件概率密度函数是指条件下出现X的概率密度，在这里指第类样品其属性X是如何分布的。在工程上的许多问题中，统计数据往往满足正态分布规律。正态分布简单、分析方便、参量少，是一种适宜的数学模型。如果采用正态密度函数作为类条件概率密度的函数形式，则函数内的参数，如期望和方差是未知的。那么问题就变成了如何利用大量样品对这些参数进行估计，只要估计出这些参数，类条件概率密度函数也就确定了。在大多数情况下，类条件密度可以采用多维变量的正态密度函数来模拟。参考资料来源：百度百科-类条件概率密度
黑桃花2023-05-16 22:46:261
条件概率三大公式
条件概率三大公式：P(A|B) = P(AB)/P(B)。当P(A)和P(B)不相关时，P(AB)=P(A)*P(B)；当P(A)和P(B)相关时，P(AB)=P(A|B)/P(B)或者P(AB)=P(B|A)/P(A)。P(A|B)——在 B 条件下 A 的概率。即事件A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率。P(AB)——事件A、 B同时发生的概率，即联合概率。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)。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)。kikcik2023-05-16 22:46:261
条件概率是什么意思？
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”。若只有两个事件A，B，那么，P（A|B）=P（AB）/P（B）。 如果 P(B) = 0，P(A | B) 没有定义。在定义中，A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生，也可能相反，也可能二者同时发生。扩展资料：当且仅当两个随机事件A与B满足P(A∩B)=P(A)P(B)的时候，它们才是统计独立的，这样联合概率可以表示为各自概率的简单乘积。同样，对于两个独立事件A与B有P(A|B)=P(A)以及P(B|A)=P(B)。当且仅当A与B满足P(A∩B)=0且P(A)≠0，P(B)≠0的时候，A与B是互斥的。因此，P(A|B)=0，P(B|A)=0。人类地板流精华2023-05-16 22:46:251
条件概率
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。条件概率是一种带有附加条件的概率。是指若事件A与事件B是相依事件，即事件A的概率随事件B是否发生而变化。同样，事件B的概率与随事件A是否发生而变化，则在事件A已发生的条件下，事件B出现的概率称为事件B的条件概率。相关内容概率测度如果事件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)。肖振2023-05-16 22:46:252
什么是条件概率 条件概率这么理解
什么是条件概率 1. 条件概率是指当另一个事件B已经发生时，A事件发生的概率。 2. 条件概率表示为:P (A | B)，读作“在B的条件下A的概率”。 3.条件概率可以用决策树来计算。条件概率谬论假设P (A | B)大致等于P (B | A)。数学家约翰·艾伦·保罗斯在他的《数学盲症》一书中指出，医生、律师和其他受过高等教育的非统计学家经常犯这样的错误。用实数代替概率来描述数据可以避免这种错误。Jm-R2023-05-16 22:46:251
条件概率公式条件概率公式是什么
1、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”。若只有两个事件A，B，那么，P（A|B）=P（AB）/P（B）。2、公式中P(AB)为事件AB的联合概率，P(A|B)为条件概率，表示在B条件下A的概率，P(B)为事件B的概率。苏州马小云2023-05-16 22:46:251
条件概率
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。条件概率是一种带有附加条件的概率。是指若事件A与事件B是相依事件，即事件A的概率随事件B是否发生而变化。同样，事件B的概率与随事件A是否发生而变化，则在事件A已发生的条件下，事件B出现的概率称为事件B的条件概率。相关内容概率测度如果事件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)。
阿啵呲嘚2023-05-16 22:46:251
条件概率怎么计算？
P(AB）＝P（A）P（B/A）＝P（B）P（A/B）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：1、统计独立性当且仅当两个随机事件A与B满足P(A∩B)=P(A)P(B)的时候，它们才是统计独立的，这样联合概率可以表示为各自概率的简单乘积。同样，对于两个独立事件A与B有P(A|B)=P(A)以及P(B|A)=P(B)换句话说，如果A与B是相互独立的，那么A在B这个前提下的条件概率就是A自身的概率；同样，B在A的前提下的条件概率就是B自身的概率。2、互斥性当且仅当A与B满足P(A∩B)=0且P(A)≠0，P(B)≠0的时候，A与B是互斥的。因此，P(A|B)=0P(B|A)=0换句话说，如果B已经发生，由于A不能和B在同一场合下发生，那么A发生的概率为零；同样，如果A已经发生，那么B发生的概率为零。铁血嘟嘟2023-05-16 22:46:251
什么是条件概率？有哪些常用公式？
条件概率三大公式有：乘法公式，全概公式，贝叶斯公式。条件概率在概率论中占有相当重要的地位，是概率论基础知识中的一一个基本概念。在条件概率定义的基础上，进一步探讨条件概率的性质、计算及其重要公式，有助于解决各种条件概率方面的问题。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)。
wpBeta2023-05-16 22:46:251
条件概率的定义
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”。苏萦2023-05-16 22:46:251
求条件概率的公式是什么？
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。相关信息条件概率：已知事件B出现的条件下A出现的概率，称为条件概率，记作：P(A|B)。条件概率计算公式：当P(A)>0，P(B|A)=P(AB)/P(A)。当P(B)>0，P(A|B)=P(AB)/P(B)。P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)。推广：P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)。真颛2023-05-16 22:46:251
条件概率的定义是什么呢？
就是A和B同时发生的概率。比如扔色子，A: 点数小于或等于4点B: 掷出红色点子我们知道P(A)=4/6=2/3,（因为只有5和6大于4点）P(B)=2/6=1/3, (因为色子里1和4是红色的。)所以P(AB)=P(投出的点既是小于或等于4点又是红色，1和4点都符合)=1/3.对于条件概率，一般认为已知某事件发生，求另一个事件发生的机率是多大。比如投了一个色子，你看到了是红色了，那么现在A发生，也就是点数不大于4点的概率是多少呢？直观来说是1，因为一旦是红色了，就不可能比4大了。所以，数学上来说，P(A|B) （B已经发生下的A的概率）=P(AB)/P(B)=1.这与直观感觉吻合。
豆豆staR2023-05-16 22:46:251
条件概率公式是什么？
P(A|B) = P(AB)/P(B)当P(A)和P(B)不相关时，P(AB)=P(A)*P(B)；当P(A)和P(B)相关时，P(AB)=P(A|B)/P(B)或者P(AB)=P(B|A)/P(A)。P(A|B)——在 B 条件下 A 的概率。即事件A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率。P(AB)——事件A、 B同时发生的概率，即联合概率。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)。当且仅当A与B满足P(A∩B)=0且P(A)≠0，P(B)≠0的时候，A与B是互斥的。因此，P(A|B)=0P(B|A)=0换句话说，如果B已经发生，由于A不能和B在同一场合下发生，那么A发生的概率为零；同样，如果A已经发生，那么B发生的概率为零。以上内容参考：百度百科-条件概率小菜G的建站之路2023-05-16 22:46:251
条件概率三大公式
条件概率三大公式有：乘法公式，全概公式，贝叶斯公式。条件概率在概率论中占有相当重要的地位，是概率论基础知识中的一一个基本概念。在条件概率定义的基础上，进一步探讨条件概率的性质、计算及其重要公式，有助于解决各种条件概率方面的问题。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)。
康康map2023-05-16 22:46:251
如何理解条件概率？
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。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)。需要注意的是，在这些定义中A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生，也可能相反，也可能二者同时发生。A可能会导致B的发生，也可能相反，也可能二者之间根本就没有因果关系。例如考虑一些可能是新的信息的概率条件性可以通过贝叶斯定理实现。LuckySXyd2023-05-16 22:46:251
什么是条件概率 条件概率这么理解
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。 2、条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。 3、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。凡尘2023-05-16 22:46:251