由贝叶斯公式,我们知道,已知A发生,则A是由第二个原因B2导致的概率为P(B2|A)=P(B2)P(A|B2)P(A)=2053 可以看到,P(B2|A)=2053>13=P(B2),新的结果导致从第二个袋子里取出球的概率提升了。 P(Bi)在统计学上称为先验概率,是在没有进一步的信息,不知道事件A发生的情况下,人们对事件Bi发生概率的认识。
四种方式都能导致一个学生拿到奖学金,那么拿到奖学金的概率为p=p1+p2+p3+p4=0.4.所以这么理解全概率公式:导致一个事件发生的原因有很多种(各种原因互斥),那么这个事件发生的概率就是每种原因引起该事件发生的概率的总和。 一个学生已经拿到了奖学金,这个学生是三好学生的概率是多少?p=p1/(p1+p2+p3+p4)=0.3...
对全概率公式和贝叶斯公式的理解 北岛知寒 2014-10-17 09:22 阅读:1031 评论:0 推荐:0 北岛知寒 10年10个月 推荐博客 638 +加关注我的标签LeetCode 模拟 贪心 后缀数组 SGU KMP + 求最小循环节 dp C++ AC自动机 字符串Hash 更多 随笔分类 (749) ACM/Basis(110) ACM/CF(27)...
对全概率公式和贝叶斯公式的理解 我该怎么来理解这2个公式呢?打个比方,假设学校的奖学金都采取申请制度,只有满足一定的条件你才能拿到这比奖学金。那么有哪些原因能够使你有可能拿到奖学金呢?1、三好学生,拿到奖学金的概率是p(A1)=0.3。 2、四好学生,拿到奖学金的概率是p(A2)=0.4。3、五好学生,拿到奖学...
简介:对全概率公式和贝叶斯公式的理解 我该怎么来理解这2个公式呢?打个比方,假设学校的奖学金都采取申请制度,只有满足一定的条件你才能拿到这比奖学金。那么有哪些原因能够使你有可能拿到奖学金呢?1、三好学生,拿到奖学金的概率是p(A1)=0.3。 对全概率公式和贝叶斯公式的理解 ...