条件概率、乘法概率、全概率、贝叶斯

本文介绍了条件概率的基本概念及计算方法,包括条件概率公式、乘法公式、全概率公式,并通过实例进行说明。此外,还详细解释了贝叶斯公式的原理及其与全概率公式的关系。

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本人是初学者一枚,写下笔记分享自己的一些见解,若有错误之处希望各位大神多多海涵,并请指出理解有误的地方,谢谢

条件概率公式

Ω样本空间中,A,B两个事件P(B)>0,在B已经发生的条件下A发生的概率,A对B的条件概率P(A|B)。
P(A)是无条件概率->样本空间为Ω
P(A|B)是条件概率->样本空间发生变化,B发生的前提下,以B为样本空间

方法一:
在这里插入图片描述其中nB代表B中的样本点数量,nAB代表B发生的前提下A也发生,也就是AB都发生。

方法二:
在这里插入图片描述
注意条件概率就是样本空间发生了变化。

例子:

编号1-6号的球总共6个,从中随机取一个观察其号码,B事件代表从中取到的球编号为偶数,A1事件取到1号球,A2事件取到2号球,A3事件取到的球编号大于4
问题1:P(A1)=1/6,P(A1|B)=0(取到偶数编号球的前提下,取到1号球的概率)
问题2:P(A2)=1/6,P(A2|B)=1/3(取到偶数编号球的前提下,取到2号球的概率)
问题3:P(A3)=1/3,P(A3|B)=1/3(A3事件会取到5、6号球,而B事件取到2、4、6号球,也就是不会出现5号球)

乘法公式

由之前的条件概率可以推出:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
前提条件P(A)>0,P(B)>0,则可以得出乘法公式为:
在这里插入图片描述
这个公式可以这么理解,笼统的概括把它分为n步,假设A1,A2…An都正确,第一步是正确的也就是P(A1),然后在第一步是正确的前提下,第二步是正确的也就是P(A2|A1),然后在第一第二步都正确的前提下,第三步是正确的,P(A3|A1A2)…如此类推,直到后面的在第一第二…第n-1步都正确的前提下,第n步是正确的P(An|A1A2…An-1)。

图示

在这里插入图片描述

全概率公式

A1,A2…An是实验E的完备事件组,完备事件组条件1、事件之间互不相容,2、全部事件的并集是样本空间Ω,且P(Ai)>0,则全概率公式P(B):
在这里插入图片描述

例子

在这里插入图片描述
事件B为性别是男生的事件,而A1、A2、A3,把样本点分成三排,分别对应上面第一列,第二列,第三列。则有全概率P(B)=P(A1)P(B|A1)+P(A2)P(B|A2)+P(A3)P(B|A3)=40/10015/40+50/10010/50+10/100*5/10,相当于把要求得事件B分成三部分,每一小部分取求解。

贝叶斯公式

全概率公式是知道事件的原因推出结果(因->果),而贝叶斯公式是知道事件的结果再推出原因(果->因)。
A1,A2…An是实验E的完备事件组,B是其中任意的一个事件,且P(Ai)>0,P(B)>0,求P(Ak|B),已经知道结果B事件发生,求是Ak个原因导致的。
在这里插入图片描述
其中P(Ai)是先验概率,已经明确的概率,P(Ai|B)是后验概率,不明确的概率,已知结果求解原因。
仔细观察上面的公式会发现,在乘法公式(利用条件概率推出的)的时候出现过的两条公式:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
其中结果都是P(AB),也就是可以通过变形得到:
在这里插入图片描述
移动一下就会发现,这样得出来的刚好就是贝叶斯公式。

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