1.条件概率公式 设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional probability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B)分析：一般说到条件概率这一概念的时候，事件A和事件B都是同一实验下的不同的结果集合，事件A和事件B一般是有交集的，若没有交集（互斥），则条件概率为0，例如...
条件概率表示为: P ( A|B) , 读作“在B的条件下A的概率”。一、 条件概率-|||-例1、 掷一颗骰子,观察出现的点数,若已知-|||-出现的是奇数点,求点数大于1的概率。-|||-解:设A={出现奇数点}-|||-B={出现的点数大于1}-|||-P(A)=(C_3^1)/(C_6^2)=3/6=1/2 P(B)=1-1/(C_6...
后验概率:事件发生后反向条件概率。即事件已经发生了,在事件发生的这个条件之下,发生某个事件的概率。对应的是上面公式的$(A|B),即事件B已经发生后,事件A发生的概率。 从我们日常生活中的理解不难发现,后验概率受到先验概率的影响很大。 贝叶斯公式 设$\Omega$为随机试验E的样本空间,B1,B2 ,…,Bn为E的一个...
1. 当题目中涉及“在什么条件下(前提下)”等 字眼时,一般为条件概率;或已知事件的发生影响 了所求事件的概率时,般也为条件概率. 2. 条件概率的计算公式:①$$ P ( A | B ) = $$ 所包含的基本事件个数 C$$ \frac { P ( A B ) } { P ( B ) } $$.②$$ P ( A | B ) = \frac {...
,这就是全概率公式。 全概率公式的意义在于:无法知道一个事物独立发生的概率,但是我们可以将其在各种条件下发生的概率进行累加获得。 全概率的例子 例1,已知某种疾病的发病率是0.001,即1000人中会有1个人得病。现有一种试剂可以检验患者是否得病,它的准确率是0.99,即在患者确实得病的情况下,它有99%的可能呈现阳性...
1.与全概率公式解决的问题相反,贝叶斯公式是建立在条件概率的基础上寻找事件发生的原因(即大事件A已经发生的条件下,分割中的小事件Bi的概率),设B1,B2,…是样本空间Ω的一个划分,则对任一事件A(P(A)>0),有 上式即为贝叶斯公式(Bayes formula),Bi 常被视为导致试验结果A发生的”原因“,P(Bi)(i=1,2,…...
求条件概率的公式是什么?相关知识点: 试题来源: 解析P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)。 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...
本身对于条件概率并没有什么好说的.关键是的是对这个式子进行变形,即可得到概率的乘法公式: 时,则;时,则P(A)>0时,则P(AB)=P(A)P(B|A);P(B)>0时,则P(AB)=P(B)P(A|B). 乍一看,这个式子不就是把除法形式写成了乘法形式嘛,不然不然,这个区别是本质的,分母不为0很关键,而且看法也不同:前面的...
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...
一、条件概率的概念 (一)条件概率的定义与计算公式 1.关于定义 看三个定义: (1)人教社高中数学B版的定义是: 在几何概率中上式也成立,这时n(AB)与n(B)分别表示点集AB与点集B的测度(如线段长度、平面图形的面积或体积等)。 第四,条件概率P...