概率论的常见表示

最新推荐文章于 2024-07-01 23:59:34 发布
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分类专栏： 雷郭概率论 文章标签： 概率论
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在这里插入图片描述
左边三种等价
因为在MLE中theta是一个未知的常数，即并不是变量
（只有在纯粹的贝叶斯估计中theta才是变量）
所以不要看到竖线就认为是条件概率
因此如果你在推导的时候觉得theta看着碍事，可以把它去掉，但是实际写的时候还是得加上

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多变量条件概率等价式推导
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P(A∣B)是条件概率公式，P(A|B) = P(AB)/P(B)。 P(A|B)——在B条件下 A 的概率.即事件A 在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。 P(AB)——事件A、B同时发生的概率,即联合概率.联合概率表示两个事件共同发生的概率.A 与 B 的联合概率表示为 P(AB) 或者 P(A,B)。 P(B)——事件B发生的概率.条件概率　示例：就是事件A 在另外一个事件 B ...
面试考点——概率论篇
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例如在A发生条件下B发生的条件概率就等于A和B同时发生的条件/A发生的条件。也就是如果一个样本空间可以由若干个事件所组成且之间是互斥的，那么A事件发生的概率就等于上述若干个事件中每个事件发生的概率与该事件发生导致A事件发生的概率乘积的和。全概率公式的核心思想是“由因求果”。贝叶斯公式可以由全概率公式结合条件概率公式联合得到。贝叶斯公式的核心思想是“由果求因”。简单来讲就是根据以往经验所总结出的概率为先验概率；
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专业术语与日常用语差别还是挺大的。如: 在茆诗松教授主编的《概率论与数理统计教程》（2011年第2版）中有这么一个用于讲解事件（集合）之间相等关系的例题： 假设口袋中有a个黑球与b个白球（a与b均大于零）。现在我们要将这些球一一无返回地摸出来，直到摸完为止。于是，以A记事件“最后摸出的几个球全是黑球”，以B记事件“最后摸出的一个球是黑球”。则粗看好像A≠B，但只要注意到“几个”至少包含“一个”...
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一、概率论的基本概念 1、德摩根律：的非 = A非B非；的非 = A非B非。 2、古典概型：试验的样本空间只包含有限个元素。试验中每个基本事件发生的可能性相同。 3、条件概率： (一）条件概率 设A、B是两个事件，且P(A)>0，则 P(B|A) = P(AB) / P(A)。 P(B1 U B2 | A) = P(B1|A)+P(B2...
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