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联合概率与边缘概率的关系
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:
边缘
密度函数fx等于f(x,y)对y进行积分得到的结果。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...
联合概率密度等于边缘概率密度乘积
,两变量就独立?充要?
答:
两个连续型变量相互独立的充要条件就是
联合概率
密度等于两个
边缘概率
密度的乘积。
边缘分布与联合概率分布有什么
区别
答:
边缘概率
密度是根据变量的范围,对
联合概率
密度函数进行积分,得到Y积分的边际概率密度,得到X积分的边际概率密度如下:连续性的随机变量取值在任意一点的概率都是0。作为推论,连续型随机变量在区间上取值的
概率与
这个区间是开区间还是闭区间无关。要注意的是,概率P{x=a}=0,但{X=a}是可能事件。如果...
【基础理论】
联合概率
,
条件概率
,
边缘概率
答:
边缘概率,就像剥开多面体的其中一个面,关注的是单个随机变量的行为。例如,你在购买时只关心牛奶是否打折(事件X<4),这就是边缘概率P(X<4),它的计算方式与联合概率类似,但忽略了其他变量的影响。在离散或连续分布中,都是通过
概率的
加总或积分来得出。总结来说,联合概率、
条件概率和边缘概率
是...
联合概率、
条件概率和边缘概率
答:
揭示联合概率、
条件概率与边缘概率的
奥秘 在概率论的世界里,随机变量间的交互
关系
是理解复杂系统的关键。首先,我们来探讨二维随机变量的联合概率,它是描述两个随机变量(X, Y)之间关联程度的基石。联合概率:当随机变量(X, Y)的可能取值是有限对或可数无限多对时,我们称这对变量为离散型。记其所有...
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...
某个事件发生的
概率的边缘
化,如何理解?
答:
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,对连续随机变量用积分得全概率)。这称为边缘化(marginalization)。A的边缘概率表示为 P(A),B 的边缘概率表示为 P...
朴素贝叶斯模型(NBM)详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析...
答:
联合概率与边缘概率
:前者描述多个事件同时发生的可能性,后者关注单个事件的发生概率。条件概率与独立同分布:贝叶斯公式的核心,独立事件的乘法规则简化了复杂性。先验概率与后验概率:前者是基于已有信息的估计,后验则是结合新数据更新的结果。3. 贝叶斯公式的魔力在机器学习中,朴素贝叶斯公式是分类的得力...
联合概率
密度f(x,y)中,X的概率密度函数fX(x)
和
X的
边缘概率
密度fX(x...
答:
不一样,fx(x)等于f(x,y)在y的域内对y再积一次分,fy(y)类似。如果X与Y独立,f(x,y)=fx(x)fy(y)
给出
边缘分布
怎样算
联合概率分布
答:
你好!如果两个变量独立,则
联合分布
等于
边缘分布的
乘积。如果不独立,还需要加其它条件才能计算。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
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