2012条件概率,乘法公式
条件概率和乘法公式

机器学习算法
朴素贝叶斯分类器
01
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法,它利用
条件概率和乘法公式来计算给定特征下类别的概率。
隐马尔可夫模型
02
隐马尔可夫模型是一种用于序列标注和预测的模型,它利用条
件概率和乘法公式来计算状态转移和观测的概率。
条件随机场
03
条件随机场是一种用于自然语言处理的模型,它利用条件概率
03
在学习和应用概率论的过程中,我们需要注重培养自己的逻辑思维和分析能力 。通过深入思考和探究概率论中的问题,我们可以提高自己的数学素养和解决 问题的能力,为未来的学习和工作打下坚实的基础。
THANKS
感谢观看
• 在学习条件概率和乘法公式的过程中,我们需要掌握相关的概念和公式,并能 够灵活运用它们解决实际问题。同时,我们还需要了解条件概率和乘法公式的 局限性和假设条件,以避免在实际应用中出现错误。
• 除了条件概率和乘法公式,概率论中还有许多其他重要的概念和公式,例如全 概率公式、贝叶斯公式、独立性等。这些概念和公式之间有着密切的联系和相 互影响,我们需要系统地学习和理解它们,以建立完整的概率论知识体系。
02
乘法公式及其应用
乘法公式的推导
01
定义
乘法公式描述了两个事件A和B同时发生的概率与事件A发生的概率和事
件B发生的概率之间的关系。
02 03
推导
乘法公式基于概率的独立性假设,即事件A的发生不影响事件B的发生, 反之亦然。因此,事件A和事件B同时发生的概率等于各自发生的概率 的乘积。
公式
$P(A cap B) = P(A) times P(B)$
展望Βιβλιοθήκη 01随着科技的不断发展,概率论在各个领域的应用越来越广泛。未来,条件概率 和乘法公式等概率论知识将更加受到重视和应用。
条件概率 乘法公式 全概率公式 贝叶斯公式

称为全概率公式.
B2
A
B1
Bn1 Bn
B3
证 因为
A AS A( B1 B2 Bn )
B2
A
B1
Bn1 Bn
那么, 全概率公式和贝叶斯公式变为
P ( A) P ( A B ) P ( B ) P ( A B ) P ( B ),
P( A B )P(B ) P ( AB ) . P ( B A) P ( A) P ( A B ) P ( B ) P ( A B ) P ( B )
例5
某电子设备制造厂所用的元件是由三家
打破”.以B表示事件“透镜落下三次而未打破 ” .
因为B A1 A2 A3 , 故有 P ( B ) P ( A1 A2 A3 ) P ( A3 A1 A2 ) P ( A2 A1 ) P ( A1 ) 7 1 9 1 1 1 2 10 10
P ( B1 ) 0.3,
P ( B2 ) 0.5,
P ( B3 ) 0.2,
P ( A B1 ) 0.02, P ( A B2 ) 0.01, P ( A B3 ) 0.01, 故 P ( A) P ( A B1 ) P ( B1 ) P ( A B2 ) P ( B2 ) P ( A B3 ) P ( B3 )
例4 设某光学仪器厂制造的透镜, 第一次落下 时打破的概率为1/2, 若第一次落下未打破, 第二次 落下打破的概率为7/10, 若前两次落下未打破, 第三 次落下打破的概率为9/10. 试求透镜落下三次而未 打破的概率.(积事件概率) 解 以Ai ( i 1,2,3,4)表示事件“透镜第 i次落下
线性代数第一章条件概率乘法公式

P(B)=P( A1B)+P(A2B)+P(A3B)
代入数据计算得:P(B)=8/15
运用加法公式得到
即 B= A1B+A2B+A3B, 且 A1B、A2B、A3B 两两互斥
一个事件发生.
某一事件A的发生有各种可能的原因 ,如果A是由原因Bi (i=1,2,…,n) 所引起,则A发生的概率是
2. 条件概率的定义
为在事件B发生的条件下,事件A的条件概率.
3.条件概率的性质
2)从加入条件后改变了的情况去算
4. 条件概率的计算
1) 用定义计算:
P(B)>0
掷骰子
例:A={掷出2 点},
B={掷出偶数点}
P(A|B)=
B发生后的缩减 样本空间所含样 本点总数
在缩减样本空 间中A所含样 本点个数
在某个缩小了的范围内来考虑问题.
若事件B已发生, 则为使 A也发生 , 试验结果必须是既在 B 中又在A中的样本点 , 即此点必属于AB. 由于我们已经知道B已发生, 故B变成了新的样本空间 , 于是 有(1).
设A、B是两个事件,且P(B)>0,则称 (1)
2. 检出阳性是否一定患有癌症?
1. 这种试验对于诊断一个人是否患有癌症有无意义?
P(C|A)= 0.1066
患者阳性反应的概率是0.95,若试验后得阳性反应 则根据试验得来的信息,此人是患者的概率为 从0.005增加到0.1066,将近增加约21倍.
P(C)=0.005
如果不做试验,抽查一人,他是患者的概率 这种试验对于诊断一个人是否患有癌症有意义.
该球取自哪号箱的可能性最大?
这一类问题是“已知结果求原因”. 在实际中更为常见,它所求的是条件概率,是已知某结果发生条件下,探求各原因发生可能性大小.
概率论第4章

19 2012-6-28
例5 甲,乙各自同时向一敌机射击, 已知 甲击中敌机的概率为0.6, 乙击中敌机的 概率为0.5. 求敌机被击中的概率.
20 2012-6-28
解 设A为事件"甲击中敌机", B为事件"乙 击中敌机", C为事件"敌机被击中", 由广 义加法定理知 P(C)=P(AB)=P(A)+P(B)-P(AB) 根据题意可认为A,B事件相互独立, 因此 有 P(AB)=P(A)P(B)=0.60.5=0.3 于是 P(C)=0.6+0.5-0.3=0.8
P( B | A) r m r/n m/n P( AB) P( A)
5 2012-6-28
.
在一般情形下, 如果P(A)>0, 也定义事件 A出现下事件B的条件概率为
P( B | A) P( AB) P( A) , ( P( A) 0)
乘法定理 两事件的积事件的概率等于其 中一事件的概率与另一事件在前一事件出 现下的条件概率的乘积:
正品数 第一台车床加工的零件数 第二台车床加工的零件数 总计 35 50 85 次品数 5 10 15 总计 40 60 100
从这100个零件中任取一个零件, 则"取得的 零件为正品"(设为事件B)的概率为
P( B) 85 100 0.85
3 2012-6-28
正品数 第一台车床加工的零件数 第二台车床加工的零件数 总计 35 50 85
乘法定理可以推广到有限多个事件的情 形. 例如, 对于A,B,C三个事件, 有 P(ABC)=P((AB)C)=P(AB)P(C|AB) =P(A)P(B|A)P(C|AB), (P(AB)>0)
条件概率公式

条件概率公式大家吼啊,上周更新了第一期我们的概率论的基本研究对象以及集合论的表示,这次我们就会接着学习我们概率论里面的主要公式,主要是学会如何用全概率公式、贝叶斯公式来解题啊!好的,我们就马上开始吧!,( ̄▽ ̄),条件概率定义: 设A、B是两个事件,且P(A)>0,则称\\ P(B,A)=\frac{P(AB)}{P(A)}为事件A发生的条件下事件B的条件概率。
本身对于条件概率并没有什么好说的。
关键是的是对这个式子进行变形,即可得到概率的乘法公式:P(A)>0时,则P(AB)=P(A)P(B,A);\\P(B)>0时,则P(AB)=P(B)P(A,B)。
乍一看,这个式子不就是把除法形式写成了乘法形式嘛,不然不然,这个区别是本质的,分母不为0很关键,而且看法也不同:前面的是条件概率,后面的是概率的乘法公式。
如何理解呢?前不久啊,我的一个学生问过我一个问题A与B事件同时发生不就是B发生的条件下A再发生,这样的话,两件事不就同时发生了嘛。
然后我给她写了上面的那个式子,说:之所以叫做:概率的乘法公式,是因为啊,起源于概率的乘法原理,一件事情发生的概率等于造成这件事发生的接连发生的事件概率的乘积,如果要让A,B同时发生,那么就让其中一个先发生,不妨设为A吧,A发生以后B再发生,这样子的话,A,B就会同时发生了,根据概率的乘法原理如下:P(AB)=P(A) \cdot P(B,A)下面我写出了概率的乘法公式的n个事件的形式:P(A_{1}A_{2}\dot A_{n})=P(A_{1})P(A_{2},A_{1})P(A_{3},A_{1}A_{2})\dot P(A_{n},A_{1}A_{2}\dot A_{n-1})可以这样理解如果要使n件事件同时发生,不妨先发生A_{1},接着再发生A_{2},等等的下去,后面的概率这时候都是条件概率了哦,接下来,就看我们的全概率公式了全概率公式在提出这个公式以前,我们需要提出一个概念:若事件A_{1},A_{2},\dot,A_{n}满足下列两条:\\ (1)。
条件概率与概率的乘法公式

B {活到25岁}
显然, B A {现龄为 20岁的这种动物活到 25岁} 因为,“活到25岁”一定要“活过20岁”,所以
C ( A B)
AB
PC P( A B) P A PB 0.85
例3Байду номын сангаас
某人有5把钥匙,其中有一把是办公室门的,但他忘 了是哪一把,只好逐把试开(试完不放回),求三次内把 办公室门打开的概率
解: 设: Ai 恰好第 i次打开门
B 三次内把门打开
B A1 A2 A3
则
且
有 :
A1 , A2 , A3
两两互不相容
1 p( A1 ) 5 4 1 1 p( A2 ) 5 4 5
4 3 1 1 p( A3 ) 5 4 3 5
P(B) P( A1 A2 A3 ) PA1 PA2 PA3 0.6
例6
某地区气象资料表明,邻近的甲乙两城市中的甲市全 年雨天比例为12%,乙市全年雨天比例为9%,两城市 中至少有一市为雨天比例为16.8%,试求下列事件的概率
:
(1)甲市为雨天的条件下,乙市也为雨天 (2)在乙市为无雨的条件下,甲市也无雨
解 设
A {甲市为雨天 }
B {乙市为雨天 }
P( A) 0.12
固A 包含的基本事件数为:P P P 16 P( A) 125
1 1 1 4 4 1
16
由加法公式推论2可知:
16 109 P A 1 P( A) 1 125 125
注意在概率的计算问题中,有的直接运算比较困难 ,可以把直接问题转化成相反问题计算容易的多。
条件概率、乘法公式和独立性

资料范本本资料为word版本,可以直接编辑和打印,感谢您的下载条件概率、乘法公式和独立性地点:__________________时间:__________________说明:本资料适用于约定双方经过谈判,协商而共同承认,共同遵守的责任与义务,仅供参考,文档可直接下载或修改,不需要的部分可直接删除,使用时请详细阅读内容§3.条件概率、乘法公式、独立性前面讲到随机事件时,说到随机事件是在一定条件S下,进行随机试验而可能发生或可能不发生的事件.当我们计算事件A的概率P(A)时,如果除了条件S外,不再加上其它条件的限制,我们称此种概率为无条件的概率。
但是在许多实际问题中,还存在着要求一个事件B在某一事件A已经发生的条件下的概率.我们称它条件的概率。
一.【例1】设箱中有100件同型产品。
其中70件(50件正品,20件次品)来自甲厂,30件(25件正品, 5件次品)来自乙厂。
现从中任取一件产品。
(1)求取得甲厂产品的概率;(2)求取得次品的概率;(3)已知取得的是甲厂产品,求取得的是次品的概率。
分析:为了直观,我们将产品情况列成表上面的问题,可用古典概率计算法求得。
解:则(1)(2),,,(3)在“已知取得的是甲厂产品”这一条件下任取一件产品,实际上是从甲厂70件产品(50件正品,20件次品)中任取一件。
这时样本空间只含70个基本事件(是原的样本空间的一部分)。
由古典概率知:为了给出条件概率的数学定义,我们对{例1}的条件概率问题进行分析:即有二。
条件概率:设A,B是条件S下的两个随机事件,P(A)>0,则称在事件4发生的条件下事件B发生的概率为条件概率,且【例 1】从带有自标号1, 2, 3,4,5,6的六个球中,任取两个,如果用A表示事件“取出的两球的自标号的和,为6”,用B表示事件“取出的两球的自标号都处偶数”,试求:【例】解;(ⅰ)∵ ,三.概率的乘法公式:乘法公式:两个事件A、B之交的概率等于中任一个事件(其概率不为零)的概率乘以另一个事件在已知前一个事件发生下的条件概率。
概率论乘法公式

设B={零件是乙厂生产}
300个
A={是标准件} 乙厂生产 所求为P(AB).
300个
乙厂生产
189个是
标准件
甲、乙共生产
1000 个
4
设B={零件是乙厂生产} 300个
A={是标准件}
乙厂生产
所求为P(AB) .
若改为“发现它是乙厂生产的, 问它是标准件的概率是多少?”
189个是
标准件
甲、乙共生产
优名酒各一瓶,第 三个拿到两瓶国 优名酒
从而: P (A) B 0 .4C 6 0 .57 3 0 .06 6 0 .0 71
20
例 设某光学仪器厂制造的透镜,第一次落下时 1
打二破 次的 落概 下率破为的概2 率,为若第107 一, 若次前落两下次时落未下打未破打,第 破, 第三次打破的概率为 9
b b c r r c brbrcbr 2 cbr 3 c
当 c>0 时,由于每次取出球后会增加下 一次也取到同色球的概率. 这是一个传染病 模型. 每次发现一个传染病患者,都会增加 再传染的概率.
14
一场精彩的足球赛将要举行,
5个球迷好不容易才搞到一张入场券. 大家都想去,只好用抽签的方法来解决.
第1个人抽到入场券的概率是1/5.
16
由于 A2 A1A2
由乘法公式
因为若第2个人抽到
了入场券,第1个人
P (A 2)P (A 1 )P (A 2|A 1 ) 肯定没抽到.
也就是要想第2个人抽到入场券,必须第1 个人未抽到,
计算得: P(A2)= (4/5)(1/4)= 1/5
17
同理,第3个人要抽到“入场券”,必须 第1、第2个人都没有抽到. 因此
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Ch2
条件概率P(B|A) 中,A与B地位不同,且已知A 已发生作为条件。在概率P(AB)中,A,B同时 发生,地位相同。在应用时必须区别是
P ( B A ) 还 是 P AB) (
例如从6个正品2个次品的袋中,无放回抽取2 次,一次取一个。A={第一次为正品},B={第 二次为次品}, 求(1)已知第一次取到正品,B发生的概率。 (2)第二次才取到次品的概率
Ch2
用乘法公式容易求出 P(W1W2R3R4) =P(W1)P(W2|W1)P(R3|W1W2)P(R4|W1W2R3)
b bc r r c
b r b r c b r 2c b r 3c
当 c > 0 时,由于每次取出球后会增加下一次 也取到同色球的概率. 这是一个传染病模型. 每次 发现一个传染病患者,都会增加再传染的概率.
为事件 B 发生的条件下事件 A发生的概率, 简称A对B的条件概率.
Ch2
条件概率 P(B|A) 的计算
1) 缩减样本空间: 将 缩减为A=A, 采用古典概型来计算. 2) 用定义: P ( B
A) P ( AB ) P ( A)
条件概率P ( B
A )与 概 率 P A B ) (
有何不同?ຫໍສະໝຸດ 1 1(1) C 3C 2 (也可直接按古典概型算 1 1 ) C 5C 4
(2) P( A1 A2 A3 ) P A1 P A2 A1 P A3 A1 A2
(2)
Ch2
2 1 3 1 3 5 10 3 10 4 1 0.5
3 5
Ch2
例4 设某光学仪器厂制造的透镜 , 第一次落下时
Rj={第j次取出是红球}, j=1,2,3,4
于是W1W2R3R4表示事件“连续取四个球,第一、 第二个是白球,第三、四个是红球. ”
Ch2
用乘法公式容易求出
P(W1W2R3R4) =P(W1)P(W2|W1)P(R3|W1W2)P(R4|W1W2R3)
b bc r rc b r b r c b r 2c b r 3c
Ch2
随机取一个球,观看颜色后放 回罐中,并且再加进c个与所抽出 的球具有相同颜色的球. b个白球, r个红球 解 设 Wi={第i次取出是白球}, i=1,2,3,4 Rj={第j次取出是红球}, j=1,2,3,4 于是W1W2R3R4表示事件“连续取四个球,第一、 第二个是白球,第三、四个是红球. ”
练习 在标有1,2,3,4,5这5个数字的卡片里,无放回地抽取 两次,一次一张,求
Ch2
(1)第一次取到奇数卡片的概率;
(2)已知第一次取到偶数,求第二次取到奇数卡片 的概率; (3)第二次才取到奇数卡片的概率. 解 设A, B分别表示第一次和第二次取到奇数 卡片这两个事件, 则
3 5
(2) P ( B A ) 3 4 (3) P ( A B ) 3 10
1) P ( A ) ; 2) P ( AB ) P ( A) P ( B A) 6 10 4 9 4 15 4 10 3 9 2 8 1 30 . ; ; 10 3) P ( AB ) P ( A ) P ( B A ) 10 9 30
4 ) P ( A B C ) P ( A ) P ( B A ) P (C A B )
Ch2
例3 盒中装有5个产品, 其中3个一等 品,2个二等品, 从中不放回地取产品, 每次 1个, 求 (1)取两次,两次都取得一等品的概率;
(2)取三次,第三次才取得一等品的概率;
解 令 Ai ={第 i 次取到一等品}
(1) P( A1 A2 ) P( A1 ) P ( A2 3 2 3 A1 ) 5 4 10
Ch2
乘法公式应用举例 波里亚罐子模型
b个白球, r个红球 一个罐子中包含b个白球和r个红球. 随机地 抽取一个球,观看颜色后放回罐中,并且再加进 c 个与所抽出的球具有相同颜色的球. 这种手续进行 四次 ,试求第一、二次取到白球且第三、四次取 到红球的概率.
Ch2
随机取一个球,观看颜色后放 回罐中,并且再加进c个与所抽出 的球具有相同颜色的球. b个白球, r个红球 解 设 Wi={第i次取出是白球}, i=1,2,3,4
A1
Ch2
P A2 A1
(1)
1 2
Ch2
例2 某种动物由出生算起活20岁以上的概率为 0.8, 活到25岁以上的概率为0.4, 如果现在有一只 20岁的这种动物, 问它能活到25岁以上的概率是 多少? 解:设 A = {活 20 岁以上} , B = {活 25 岁以上}
P 则有 ( B A ) P ( AB ) P ( A)
P ( B ) 0 .4 , P ( AB ) P ( B ),
.
因为 P ( A ) 0 . 8 ,
所以 P ( B A )
P ( AB ) P ( A)
0 .4 0 .8
1 2
.
乘法公式
利用条件概率求积事件的概率即乘法公式
(1) 若 P(B)>0,则 P(AB) = P(B)P(A|B);
P Bi A i 1
P ( Bi
i 1
A ).
( 5 ) P [( B 1 B 2)A ] P [( B 1 B 2)A ] P ( B 1 A ) P ( B 1 B 2 A );
例1 盒中装有5个产品, 其中3个一等品,2个 二等品, 从中不放回地取产品, 每次1个, 已知 第一次取得一等品,求第二次取得的是二等 品的概率. 解 令 Ai={第 i次取到一等品},
当 c > 0 时,由于每次取出球后会增加下一次 也取到同色球的概率. 这是一个传染病模型. 每次 发现一个传染病患者,都会增加再传染的概率.
练习
Ch2
10个考签中有4个难签,3人参加抽签(不放 回),甲先、乙次、丙最后。求1)甲抽到难签 的概率;2)甲、乙都抽到难签的概率;3)甲 没有抽到难签,而乙抽到难签的概率;4)甲乙 丙都抽到难签的概率. 解:设事件A、B、C分别表示甲、乙、丙抽到难 签 4 4 3 4
Ch2
性质
条件概率是概率
( 1 ) 非负性 : P ( B A ) 0 ;
( 2 ) 规 范 性 : P ( A ) 1, P ( A ) 0;
( 3 ) 可 列 可 加 性 : 设 B1 , B 2 , 是 两 两 互 斥 的 事 件 ,则有
( 4 ) P ( B A ) 1 P ( B | A ).
打破的概率为 1 , 若第一次落下未打破 , 第二次落下 2 7
打破的概率是 , 若前两次未打破 , 第三次落下打 10 9 破的概率是 , 试求透镜落下三次未打破的概率 . 10
解
设 Ai 透镜第 i 次落下打破 ,i 1, 2, 3 , 则 Ai 透镜第 i 次落下未打破 ,i 1, 2, 3 ,
记 A={从1号箱取得白球},
B ={从2号箱取得红球}
1
2
Ch2
定义
设 A , B 是 两 个 事 件 , 且 P ( A ) 0, 称 P (B A) P ( AB ) P ( A)
为事件 A 发生的条件下事件 B 发生的概率, 简称B对A的条件概率. P( AB ) 同理可得
P(A B) P(B)
P A1 A2 A3 P A1 P A2 | A1 P A3 | A1 A2
3 1 7 9 . 1 1 1 2 10 10 200
Ch2
波里亚罐子(传染病)模型
b个白球, r个红球 一个罐子中包含b个白球和r个红球. 随机地抽取 一个球,观看颜色后放回罐中,并且再加进 c 个 与所抽出的球具有相同颜色的球. 这种手续进行四 次 ,试求第一、二次取到白球且第三、四次取到 红球的概率.
P(A)=
若 P(A)>0,则 P(AB) = P(A)P(B|A).
Ch2
(2) 若 P(A1A2 ··An1)>0,则 ·· ··
P(A1A2 ··An) ·· ··
= P(A1)P(A2|A1) ·· P(An|A1A2 ··An1) ·· ·· ·· ·· 乘法公式主要用于求几个事件同时发生的概率.
Ch2
条件概率与乘法公式
问题的提出:
3 1) 共n张彩票,有3张中彩. 问: 第2个人中彩的概率为多少? n 2) 共n张彩票,有3张中彩. 问:已知第l个人摸中,则 第2个人中彩的概率为多少? 2 n 1
Ch2
条件概率与乘法公式
有二个箱子,分别编号为1,2. 1号箱装有1个红球4 个白球,2号箱装有2红3白球. 某人从1号箱中任取一 球放入2号箱,再从2号箱中任意摸出一球, 求已知从1号箱取出白球的条件下从2号箱取得红球 的概率.