全概率公式和Bayes公式

本文通过一个关于朋友来访迟到概率的问题实例,展示了如何利用Bayes公式进行条件概率的计算,以此来判断最可能的原因。

假设导致事件A发生的“原因”有Bi(i=1,2,…,n)它们互不相容,现已知事件A确已经发生了,若要估计它是由“原因”Bi所导致的概率,则可用Bayes公式求出.即可从结果分析原因.

 

有朋友自远方来,他坐火车、坐船、坐汽车、坐飞机的概率分别是0.30.20.10.4,而他坐火车、坐船、坐汽车、坐飞机迟到的概率分别是0.250.30.10,实际上他迟到了,请推测他坐哪种交通工具来的可能性最大.

解:B1={他坐火车来},B2={他坐船来},B3={他坐汽车来},B4={坐飞机来},A={他迟到}.

P(B1)=0.3, P(B2)=0.2, P(B3)=0.1, P(B4)=0.4,

P(A|B1)=0.25, P(A|B2)=0.3, P(A|B3)=0.1, P(A|B4)=0.

由全概率公式得 
 
=0.145

再由Bayes公式分别可以算得 

同理,

可见,P(B1|A)=0.5172最大,即他是坐火车来的可能性最大.

【顶刊TAC复现】事件触发模型参考自适应控制(ETC+MRAC):针对非线性参数不确定性线性部分时变连续系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了“事件触发模型参考自适应控制(ETC+MRAC)”的研究与Matlab代码实现,聚焦于存在非线性参数不确定性且具有时变线性部分的连续系统。该研究复现了顶刊IEEE Transactions on Automatic Control(TAC)的相关成果,重点在于通过事件触发机制减少控制器更新频率,提升系统资源利用效率,同时结合模型参考自适应控制策略增强系统对参数不确定性外部扰动的鲁棒性。文档还展示了大量相关科研方向的技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统、信号处理等多个领域,并提供了Matlab仿真辅导服务及相关资源下载链接。; 适合人群:具备自动控制理论基础、非线性系统分析背景以及Matlab编程能力的研究生、博士生及科研人员,尤其适合从事控制理论与工程应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 复现顶刊TAC关于ETC+MRAC的先进控制方法,用于非线性时变系统的稳定性与性能优化研究;② 学习事件触发机制在节约通信与计算资源方面的优势;③ 掌握模型参考自适应控制的设计思路及其在不确定系统中的应用;④ 借助提供的丰富案例与代码资源开展科研项目、论文撰写或算法验证。; 阅读建议:建议读者结合控制理论基础知识,重点理解事件触发条件的设计原理与自适应律的构建过程,运行并调试所提供的Matlab代码以加深对算法实现细节的理解,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展应用场景。
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