概率论基本概念一

 

一、联合概率

定义:表示两个事件共同发生的概率,事件A和事件B的共同概率记作P(AB), P(A,B), P(A\capB)

二、条件概率

定义:事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率,表示为P(A|B)。读作“在B条件下A发生的概率”。

P(A\mid B)=\frac{P(AB)}{P(B)}

三、全概率公式(结果概率公式)

样本空间Ω有一组事件A1 A2…… An,如果事件组满足\foralli\neqj\in{1,2,3,4....n},AiAj=\varnothing并且A1\cupA2....\cupAn=Ω,那么事件组称为样本空间的一个划分

设事件{Aj}是样本空间Ω的一个划分,且P(Ai)>0,那么对于任意事件B,全概率公式为:

P(B)=\sum_{i=1}^{n}P(Ai)P(B|Ai)

P(B)=P(BA_1)+P(BA_2)+...+P(BA_n)

          =P(B|A_1)P(A_1) + P(B|A_2)P(A_2) + ... + P(B|A_n)P(A_n).

P(A\cup B)=P(A)+P(B)-P(AB)

四、贝叶斯公式(原因概率公式)

P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}

设A1 A2…… An是样本空间Ω的一个划分,如果对任意事件B而言,有P(B)>0,那么:

P(A_i|B)=\frac{P(BA)}{P(B)}=\frac{P(A_i)P(B|A_i)}{\sum_{j=1}^{n}P(A_j)P(B|A_j)}

P(A):在没有数据支持下,A发生的概率,也称先验概率或边缘概率。

P(A|B):在已知B发生后A的条件概率,也就是由于得自B的取值而被称为A的后验概率。

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