P(A)>0,P(BA)=P(AB)/P(A)
条件概率计算公式
当P(A)>0,P(BA)=P(AB)/P(A)
当P(B)>0,P(AB)=P(AB)/P(B)
条件概率:已知*B出现的条件下A出现的概率,称为条件概率,记作:P(AB)
乘法公式
P(AB)=P(A)×P(BA)=P(B)×P(AB)
推广:P(ABC)=P(A)P(BA)P(CAB)
补充
概率计算方法:频次算法
即分别考虑每种*发生的频次,单个*频次除总频次,即是概率值,或者单个*频次除以其他*频次,然后再转化为概率值。
例如:邮件箱中收到大量邮件,有诈骗邮件,有正常邮件。根据统计,诈骗邮件中出现文字:“中奖”占30%,出现“www.”占40%;正常邮件出现“中奖”占1%,出现“www.”占2%。数据统计显示邮箱中诈骗邮件占比为20%,随机抽取一封邮件发现含有“中奖”和“www.”,这封邮件是诈骗邮件的概率是多少。
想直接列出概率算式有点难度,通过频次计算就比较简单。
这封邮件要么是诈骗邮件,要么是正常邮件。
先考虑含有“中奖”和“www.”的正常邮件有多少:(1-20%)x1%x2%=160%%%
再考虑含有“中奖”和“www.”的诈骗邮件有多少20%x30%x40%=240%%%
两者比值160:240=2:3
因为这封邮件不是正常邮件就是诈骗邮件,两者的概率之和是1,所以诈骗邮件的概率就是:
3:(2+3)=60%。
从这个例子中可以看出,用频次计算概率,就是分别考虑所有情况发生的频次,然后算出比值,然后再看总概率等于多少,若是互斥*,总概率就是1,所以频次比就可以转化为概率值。这样用分别考虑各自的频次的方法就能*思考难度。
再举个取球的例子,两个盒子,甲盒子装有70个白球30个红球,乙盒子装有20个白球80个红球。随意拿出一个盒子,取出一个球看颜色,再放回,连续取20次,发现10个白球10个红球。问拿出的盒子是甲的概率多少。
用频次算法*简单,分别算频次。
甲盒子中拿出10个白球和10个红球的频次是0.7^10x0.3^10
乙盒子同样算法0.2^10x0.8^10
频次之比就是概率之比,因为是概率之和等于1,就很容易把频次比转化为概率。
在教科书中,针对这类问题,发明条件概率概念和贝叶斯公式,甚至还用到阶乘的运算,这种做法并不能*思考的难度,在我看来没有必要。
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