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后验概率计算例题
后验概率
例子
答:
因此,P(B) 可以
计算
为:P(B) = P(A) * P(B|A) + P(A逆) * P(B|A逆) = (3/5) * (3/4) + (2/5) * (3/4) = 3/5。⑶ 现在,已知第二次取到了红球,我们需要求的是第一次取到红球的
后验概率
,即在B发生的情况下A发生的概率,记作 P(A|B)。根据贝叶斯定理,P(...
后验概率
的例子
答:
举一个简单的例子:一口袋里有3只红球、2只白球,采用不放回方式摸取,求:⑴ 第一次摸到红球(记作A)的
概率
;⑵ 第二次摸到红球(记作B)的概率;⑶ 已知第二次摸到了红球,求第一次摸到的是红球的概率。解:⑴ P(A)=3/5,这就是
验
前概率;⑵ P(B)=P(A)P(B|A)+P(A逆)P(...
先验概率和
后验概率计算
公式
答:
贝叶斯公式:P(Y|X) = P(X|Y)*P(Y)/P(X)先验概率(prior probability):这个概率是通过统计得到的,或者依据自身依据经验给出的一个概率值,这里P(Y)就是先验概率;
后验概率
:根据观察到的样本修正之后的概率值,这里P(Y|X)就是后验概率 例子:假设玩英雄联盟这个事件是X,性别这个事件为Y,...
后验概率
实例
答:
计算
P(B),即学生穿裤子的总体概率,我们有:P(B) = P(B|A) * P(A) + P(B|A') * P(A'),即0.5 * 0.4 + 1 * 0.6 = 0.8。根据贝叶斯定理,
后验概率
P(A|B)可以通过以下公式得出:P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)。将已知数值代入,我们得到P(A|B) = 0.5...
后验概率
的实例
答:
在这里是50%P(B|A')是男生穿裤子的
概率
,在这里是100%P(B)是忽略其它因素,学生穿裤子的概率,P(B) = P(B|A)P(A) + P(B|A')P(A'),在这里是0.5×0.4 + 1×0.6 = 0.8.根据贝叶斯定理,我们
计算
出后验概率P(A|B)P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)=0....
先验概率与
后验概率
及贝叶斯公式
答:
后验概率
是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率,如贝叶斯公式中的,是“执果寻因”问题中的“因”。先验概率与后验概率有不可分割的联系,后验概率的
计算
要以先验概率为基础。 二、A prior probability is a marginal probability, interpreted as a description of what is known about a ...
全概率公式和贝叶斯公式(先验概率和
后验概率
)
答:
后验概率
:p(A|B), p(B|A) 在由某个条件后得到的概率叫后验概率。(这里 A和 B一个是结果,一个是原因,下文有例子)
例题
: 某台机器调整良好时,产品合格率是 95%, 机器没有调整良好时,产品合格率为 50 机器调整良好的概率是 90%,已知产品合格,求机器良好的概率。解:A: 产品合格...
求
后验概率
分布的一个题
答:
故第三场的比武结果的
后验概率
分布 b胜(Y=0,Z=1,2,3;Y=1,Z=2,3;Y=2,Z=3):p1=7/12 b平(Y=0,Z=0;Y=1,Z=1;Y=2,Z=2):p2=1/4 b负(Y=1,Z=0;Y=2,Z=0,1):p3=1/6 b与c看错了,应该反过来 改为:b胜(Y=1,Z=0;Y=2,Z=0,1;Y=3,Z=0,1...
已知泊松分布先验概率,求
后验概率
答:
05*p6) 即是 λ=0.5的
后验
密度q1 分母是根据先验密度,x=2 的总的
概率
;分子是根据先验密度λ=0.5,且发生2次事故的概率 同样算每个的后验密度q2,q3,q4,q5,q6 对应每个λ,分别算下个星期不发生一次事故的概率m1,m2,m3,m4,m5,m6 合计概率就是(q1*m1+q2*m2+……q6*m6)
问一个关于“
后验概率
”的数学问题。
答:
我认为,N=2,相当于观察了两次。P(两个学生中至少有一个是女生的
概率
)=1-0.75*0.75 N=n就是 1-0.75^n 因为,根据你的描述,这N个学生是不是女生都是相互独立的,相当于N次独立观察。
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