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联合概率与条件概率的关系
条件概率和联合概率
是一回事吗?
答:
P(AB)是AB同时发生的
概率
,是以全体事件为100%来计算其中AB同时发生的概率。P(B|A)是在已经发生了A事件的前提下,再发生B事件的概率。是以所有发生A事件为100%来计算AB同时发生的概率。
什么叫
条件概率
,什么叫
联合概率
?
答:
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)。当且仅当A与B满足 P(A∩B)=0 且P(A)≠0,P(B)≠...
【基础理论】
联合概率
,
条件概率
,
边缘概率
答:
二、条件概率:揭示隐藏关联 条件概率则是
概率的
微观观察,它揭示了事件A在事件B发生时的倾向。比如,如果你知道朋友迟到是因为堵车(事件B),那么你计算他们到达的概率(事件A)时,就使用了条件概率P(A|B)。计算时,它依赖于事件A和B的
联合概率与
事件B的概率,通过公式P(A|B) = P(A∩B) / ...
条件概率
怎么理解
答:
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),或者P(A∩B)。边缘概率:是某个事件发生的概率,而与其它事件无关。边缘概率是这样得到的:在联合概率中,把最终结果中不需要的那些事件合并成其事件的全概率而消失(对离散随机变量用求和得全概率,对连续随机变量...
什么是
联合概率
、边际概率、
条件概率
?
答:
在概率论中“边际概率”通常也称为“
边缘概率
”。即相对多变量的联合分布而言,当其他变量取一切可能,某变量取值的概率。边际概率是一个事件的概率,与另一个变量的结果无关。
条件概率
是一个事件在第二个事件存在的情况下发生的概率。介绍 边缘分布(Marginal Distribution)指在
概率论和
统计学的多维...
联合概率
密度f(x,y),
边缘概率
密,度f(x)
条件概率
密度f(y|x)
的关系
是什...
答:
而
条件概率
密度是在计算出边缘密度函数的基础上。含义 则X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数,简称为概率密度。单纯的讲概率密度没有实际的意义,它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标,区间看成是横坐标,概率密度对区间的积分就是面积,而这个面积就是事件在这个区间...
联合概率
分布
和条件概率
分布的区别
答:
联合概率
分布的几何意义:如果将二维随机变量(X,Y)看成是平面上随机点的坐标,那么分布函数F(x,y)在(x,y)处的函数值就是随机点(X,Y)落在以点(x,y)为顶点而位于该点左下方的无穷矩形域内的概率。相关事件的概率也叫“
条件概率
”。条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。
条件概率的
性质是什么?
答:
1、条件概率是概率论中的一种基本概念,用于描述在给定某个事件发生的条件下,另一个事件发生的概率。2、条件概率在统计学、机器学习和人工智能等领域有着广泛的应用。3、
条件概率的
计算依赖于多个事件之间
的关系
。4、条件概率可以用于描述随机事件的条件分布。5、条件概率可以指导我们理解和解释实际问题。
条件概率
公式中的P(AB)怎么计算
答:
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),或者P(A∩B)。在概率论中,联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自
条件的概率
。举例说明:假设X和Y都服从正态分布,那么P{X<4,Y<0}就是一个联合概率,表示X<4,Y<0两个条件同时成立的概率。
联合概率
链式法则、
条件概率
、全概率、贝叶斯公式、信息轮等不同概念...
答:
在已知
条件概率和
全
概率的
基础上,贝叶斯公式是很容易计算的:P(A,B,C,...,X) 即为ABC..X等多个事件的
联合概率
,而求联合概率密度用到链式法则 链式法则 : P(A,B,C,...,X) = P(A)⋅P(A|B)⋅P(C|A,B)⋅P(D|A,B,C)...P(X|A,B,C...)信息论的...
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