热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 程序员 > 正文

条件概率、联合概率、边缘概率

条件概率概述条件概率问题可以想象成面积的问题。思考时都可以转化为面积。假设变量M的取值为A、B、C,以及N的取值为X、Y、Z。有几个明显的结论:P(X|A)+P(X|B)+P(X

条件概率

概述

条件概率问题可以想象成面积的问题。思考时都可以转化为面积。
假设变量M的取值为A、B、C,以及N的取值为X、Y、Z。
有几个明显的结论:

P(X|A)+P(X|B)+P(X|C)不一定等于1
P(X,A)+P(X,B)+P(X,C)=P(X)

假设P(X|A)=P(X|B)=P(X|C),也不表示P(X,A)=P(X,B)=P(X,C)成立

独立性

假设

P(X|A)=P(X|B)=P(X|C)
P(Y|A)=P(Y|B)=P(Y|C)
P(Z|A)=P(Z|B)=P(Z|C)

则可讨论一致性

P(X|A)=P(X|B)=P(X|C)=P(A)
P(Y|A)=P(Y|B)=P(Y|C)=P(B)
P(Z|A)=P(Z|B)=P(Z|C)=P(C)

即对于每一种M,其XYZ的条件概率都相等,这是一致性
反过来,对于每一种N,其ABC的条件概率 也相等,这也是一致性

故,称M与N是独立的。

联合概率

联合概率指类似于P(X=a,Y=b)这样,包含多个条件,且所有条件同时成立的概率

边缘概率

边缘概率指类似于P(X=a),P(Y=b)这样,仅与单个随机变量有关的概率

联合分布可求边缘分布,但若只知道边缘分布,无法求得联合分布。

先验概率和后验概率

先验概率:P( 原因)

后验概率:P(原因|结果)

如果不考虑先验概率,只通过后验概率,可能得到错误的结论。考虑《程序员的数学概率统计》中2.4节,外星人和扑克的例子。


推荐阅读
author-avatar
justnicetwo
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有