证明:贝叶斯多条件的独立化的基础理论

本文探讨了贝叶斯理论中事件独立性的数学基础,通过将独立事件的概率向量进行变换,展示了如何从协方差为零推导出事件的独立性,并讨论了这种关系在概率论与线性代数之间的联系,以及其在条件独立化中的应用。

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花絮:

        非常喜欢《天才J》这部小剧,里面有个的偶然公式,包含3个要素:时间、空间、守恒。这个公式最后被J破解掉了,破解的思路却很有意思:当观察一个个体的时候偶然性是必然的,但是观察一个大的群体时,偶然性又会消失。这个剧的作者估计也是学过概率论的。


独立正交:

        我们假设有事件A,B相互独立,每次测量时 A发生的概率是p,B发生的概率是q;测量n后,A的发生向量为a,B的发生向量为b。通常记法中0表示未发生,1表示发生,a*b=pqn;ab向量不正交。但是我们做一个小小的变换:将a向量的每个元素减去p从而平均值设置为0计做向量a1b向量的每个元素减去q将平均值设置为0计做向量b1;这时 A发生计做(1-p)不发生计做(-p);B发生计做(1-q),不发生计做(-q)。这时候个元素乘积有一下四类情况:

AB同时发生期望次数:  pqn   ,该部分内积:   pqn(1-p)(1-q)

A发生B不发生:        p(1-q)n    ,  该部分内积:   p(1-q)n(1-p)(-q)

A不发生B发生:     &nbs

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