一个简单的条件概率问题

问题:  设甲乙两人做同一个选择题(ABCD),甲作对的概率是0.9,乙做对的概率是0.2,已知,甲乙两人都选了同一个答案(如 A )。问两人答      案正确的概率。

 

解答:  条件:两人都选对的概率是:0.9*0.2=0.18;两人同时选错的概率是0.1*0.8=0.08;累加和:0.26。

     事件:选对。

     条件概率:p=0.18/0.26=0.69

 

问题进化:  设甲乙两人同做了n个选择题,甲作对的概率是0.9,乙做对的概率未知。已知,甲乙两人对n道题中的10道题都选了相同答案,并且经        验证,这10道题中有6道是正确的。问乙做对的概率是多少。

解答:    参数估计:以这10个题为样本,用最大似然或矩估计估计乙的概率。

       如:设乙做对的概率为p,两个人都做对的概率为(如上一个题)0.9p/(0.9p+0.1*(1-p)),则

       连个人都做对的题数期望为:E=10*0.9p/(0.9p+0.1*(1-p)),又E=6,从而求出p=1/7

转载于:https://www.cnblogs.com/kevinGaoblog/archive/2012/08/16/2643208.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9648a1f24758 这个HTML文件是一个专门设计的网页,适合在告白或纪念日这样的特殊时刻送给女朋友,给她带来惊喜。它通过HTML技术,将普通文字转化为富有情感和创意的表达方式,让数字媒体也能传递深情。HTML(HyperText Markup Language)是构建网页的基础语言,通过标签描述网页结构和内容,让浏览器正确展示页面。在这个特效网页中,开发者可能使用了HTML5的新特性,比如音频、视频、Canvas画布或WebGL图形,来提升视觉效果和交互体验。 原本这个文件可能是基于ASP.NET技术构建的,其扩展名是“.aspx”。ASP.NET是微软开发的一个服务器端Web应用程序框架,支持多种编程语言(如C#或VB.NET)来编写动态网页。但为了在本地直接运行,不依赖服务器,开发者将其转换为纯静态的HTML格式,只需浏览器即可打开查看。 在使用这个HTML特效页时,建议使用Internet Explorer(IE)浏览器,因为一些老的或特定的网页特效可能只在IE上表现正常,尤其是那些依赖ActiveX控件或IE特有功能的页面。不过,由于IE逐渐被淘汰,现代网页可能不再对其进行优化,因此在其他现代浏览器上运行可能会出现问题。 压缩包内的文件“yangyisen0713-7561403-biaobai(html版本)_1598430618”是经过压缩的HTML文件,可能包含图片、CSS样式表和JavaScript脚本等资源。用户需要先解压,然后在浏览器中打开HTML文件,就能看到预设的告白或纪念日特效。 这个项目展示了HTML作为动态和互动内容载体的强大能力,也提醒我们,尽管技术在进步,但有时复古的方式(如使用IE浏览器)仍能唤起怀旧之情。在准备类似的个性化礼物时,掌握基本的HTML和网页制作技巧非常
### 条件概率公式及其定义 条件概率是指在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。其数学表达形式如下: 设 \( A \) 和 \( B \) 是两个随机事件,且 \( P(B) > 0 \),则事件 \( A \) 在事件 \( B \) 发生的条件下的条件概率表示为: \[ P(A|B) = \frac{P(AB)}{P(B)} \] 其中: - \( P(A|B) \) 表示在事件 \( B \) 已经发生的情况下,事件 \( A \) 的条件概率; - \( P(AB) \) 表示事件 \( A \) 和事件 \( B \) 同时发生的联合概率; - \( P(B) \) 表示事件 \( B \) 单独发生的概率。 此公式的核心在于通过分母中的 \( P(B) \) 对分子中的联合概率进行了归一化处理[^1]。 --- ### 条件概率的应用场景 #### 数据分析领域 在数据分析中,条件概率被广泛用于评估不同特征之间的关联程度。例如,在分类模型训练过程中,可以通过计算给定某些输入特征下目标类别的条件概率来预测类别标签[^2]。 #### 自然语言处理 (NLP) 自然语言处理中的许多算法依赖于条件概率的概念。比如,在构建语言模型时,通常会估计某个单词序列出现的可能性,这涉及多个连续词之间条件关系的概率建模。具体而言,n-gram 模型就是一个典型例子,它基于前 n-1 个词语推测下一个词语的概率分布[^3]。 ```python import math def calculate_conditional_probability(p_ab, p_b): """ 计算条件概率 P(A|B) 参数: p_ab: float, 联合概率 P(AB) p_b: float, 边际概率 P(B) 返回: conditional_prob: float, 条件概率 P(A|B) """ if p_b == 0: raise ValueError("分母 P(B) 不应为零") conditional_prob = p_ab / p_b return conditional_prob # 示例数据 p_ab_example = 0.15 p_b_example = 0.5 result = calculate_conditional_probability(p_ab_example, p_b_example) print(f"P(A|B): {result}") ``` 上述代码片段展示了如何实现简单条件概率计算函数,并提供了一个具体的数值实例演示。 --- ### §相关问题§ 1. 如何推导全概率公式? 2. 贝叶斯公式与条件概率的关系是什么? 3. 在实际工程中有哪些常见的条件概率应用场景? 4. 如果联合概率难以获取,是否有其他替代方法估算条件概率? 5. 条件概率是否适用于离散和连续两种类型的随机变量?如果适用,两者有何区别?
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