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已知条件概率求联合概率
条件概率
密度计算公式是什么?
答:
条件概率密度=联合概率密度/
边缘概率
密度X的边缘密度:对y进行积分,被积函数是联合密度Y的边缘密度:对x进行积分,被积函数是联合密度积分区域的话,可以画出图来,就比较明了了。对于连续型的随机变量,在一点处的取值概率为0,但是当这个问题出现在
求条件概率
密度时,思考的方向就变了,不能单纯的...
条件概率
答:
相关内容 概率测度 如果事件B的概率P(B) > 0,那么Q(A) = P(A | B)在所有事件A上所定义的函数Q就是概率测度。如果P(B) = 0,P(A | B)没有定义。
条件概率
可以用决策树进行计算。
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)。边缘...
条件概率
公式
答:
公式中P(AB)为事件AB的
联合概率
,P(A|B)为
条件概率
,表示在B条件下A的概率,P(B)为事件B的概率。如果事件B的概率 P(B) > 0,那么Q(A) = P(A | B) 在所有事件A上所定义的函数 Q 就是概率测度。 如果 P(B) = 0,P(A | B) 没有定义,条件概率可以用决策树进行计算。
条件概率
密度公式是什么?
答:
条件概率密度=联合概率密度/
边缘概率
密度X的边缘密度:对y进行积分,被积函数是联合密度Y的边缘密度:对x进行积分,被积函数是联合密度积分区域的话,可以画出图来,就比较明了了。对于连续型的随机变量,在一点处的取值概率为0,但是当这个问题出现在
求条件概率
密度时,思考的方向就变了,不能单纯的...
条件概率
答:
概率测度 如果事件 B 的概率 P(B) > 0,那么 Q(A) = P(A | B)在所有事件 A 上所定义的函数 Q 就是概率测度。如果 P(B) = 0,P(A | B)没有定义。
条件概率
可以用决策树进行计算。
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)。
如何用
联合
分布函数来
求条件概率
?
答:
用
条件概率
公式-->乘法公式求, 即:P(AB) = P(A)*P(B|A)其实你想想,当A、B相互独立的时候,条件概率:P(B|A) = P(B)则:P(AB) = P(A)*P(B)说明相互独立时的
联合概率
计算公式就是上面第一个式子的一个特例。
已知
两个独立事件,问这两个事件的
概率
是多少?
答:
应当注意的是,考试中P(A·B)=P(A)·P(B)是一般是不成立的,即A、B不独立,这时往往要用全概公式。
条件概率
公式:P(A|B) = P(AB)/P(B)P(A|B)——在 B 条件下 A 的概率。即事件A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率。P(AB)——事件A、 B同时发生的概率,即
联合概率
。
条件概率
密度怎么求?
答:
条件概率密度=联合概率密度/
边缘概率
密度X的边缘密度:对y进行积分,被积函数是联合密度Y的边缘密度:对x进行积分,被积函数是联合密度积分区域的话,可以画出图来,就比较明了了。对于连续型的随机变量,在一点处的取值概率为0,但是当这个问题出现在
求条件概率
密度时,思考的方向就变了,不能单纯的...
已知
A、 B两点
条件概率
,求A的
边缘概率
P
答:
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(...
求概率
密度
答:
条件概率密度=联合概率密度/
边缘概率
密度X的边缘密度:对y进行积分,被积函数是联合密度Y的边缘密度:对x进行积分,被积函数是联合密度积分区域的话,可以画出图来,就比较明了了。对于连续型的随机变量,在一点处的取值概率为0,但是当这个问题出现在
求条件概率
密度时,思考的方向就变了,不能单纯的...
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