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条件概率联合概率的区别
条件概率
和
联合概率的区别
是什么?
答:
综上所述,条件概率和联合概率虽然都涉及到多个随机事件同时发生的概率,
但它们的定义、性质和应用场景有着显著的区别
。联合概率描述的是多个事件同时发生的概率,而条件概率描述的是在已知某个事件发生的条件下,另一个事件发生的概率。在实际应用中,我们需要根据具体问题选择合适的概率概念进行分析和计算。
联合概率和
条件概率的区别
和联系
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)
。条件概率 示例:就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A|B),读作“在B条件下A的概率”。联合概率分布 二维随机变量 设E是一个随机试验,它的样本空间是S={e...
【基础理论】
联合概率
,
条件概率
,
边缘概率
答:
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) / P(B)来衡量。三、边缘概率...
“
联合概率
分布”和“
条件概率
分布”
的区别
是什么?
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。
什么叫
条件概率
,什么叫
联合概率
?
答:
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)≠0的时候,A与B是互斥的。因此,P(A|B)=0 P(B|A)=0 换句话说,如果B已经发生,由于A不...
P(A|B)和P(B|A)和P(A|B)之间
的区别
答:
两者
的区别
就在于其定义: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。
P(AB)与P(B|A)
的区别
答:
两者
的区别
就在于其定义: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。
什么是
联合概率
、边际概率、
条件概率
?
答:
Pr(X=x)为“X的边际概率”;Pr(Y=y)为“Y的边际概率”。Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y)。即:“XY的
联合概率
”=“X基于Y的
条件概率
”乘以“Y的边际概率”。这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。“边际”一词来源于英语单词“ marginal” ,在概率...
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:
所以选择第一条路的概率为0.28.贝叶斯公式就是当已知结果,问导致这个结果的第i原因的可能性是多少?执果索因!贝叶斯公式: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...
概率
论乘法公式是什么?
答:
乘法公式是最常用、最基础的公式,可以由此而推导出其它公式。相关信息:联合概率侧重二者同时发生,而条件概率侧重一个先发生另一个后发生。P(AB)=AB/S,P(A|B)=AB/B=P(AB)/P(B)。可以看出,联合概率和
条件概率的区别
:虽然分子都是两个事件的交集,但是分母(样本空间)是不同的。
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