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机过程的基本概念
§2.4更新过程
01 § 2 . 4 . 1 引言
03 § 2 . 4 . 3 极限定理与
停时
05 § 2 . 4 . 5 延迟更新过
程
02 § 2 . 4 . 2 N (t ) 的分
布与更新函数
04 § 2 . 4 . 4 更新定理及
其应用
06 § 2 . 4 . 6 有酬更新过
§5.2平稳过程和相关函数的谱分 解
§5.2.2平稳 过程的谱分 解
§5.2.1相关 函数的谱分 解
§5.2.3平稳 过程的线性 运算
第五章平稳过程
§5.3均方遍历性
0 1 §5.3.1平稳过程均方遍历性的基本概 念
0 2 §5.3.2平稳过程的遍历性定理
第五章平稳过程
§5.4线性系统中的平稳过程
§5.4.1线性时不变 系统
§5.4.2输入为平稳 过程的情形
§5.4.3平稳相关过 程和互谱函数
第五章平 稳过程
§5.5平稳过程的采样定 理
§5.5.1采样 定理
1
§5.5.2白噪 声
2
07 参考文献
参考文献
感谢聆听
第四章随机分析 与随机微分方程
§4.1二阶矩过程和二阶矩随机变 量空间H
§4.1.2二阶 矩随机变量 空间H
§4.1.1二阶 矩过程
§4.1.3均方 极限的性质
第四章随机分析 与随机微分方程
§4.2二阶矩过程的均方微积 分
§4.2.1均方连 续性
01
§4.2.3均方积 分
03
§4.2.5均方导 数与均方积分 的分布
§1.3随机 变量的数
字特征
§1.4概率 论中常用 的几个变
§2.4更新过程
01 § 2 . 4 . 1 引言
03 § 2 . 4 . 3 极限定理与
停时
05 § 2 . 4 . 5 延迟更新过
程
02 § 2 . 4 . 2 N (t ) 的分
布与更新函数
04 § 2 . 4 . 4 更新定理及
其应用
06 § 2 . 4 . 6 有酬更新过
§5.2平稳过程和相关函数的谱分 解
§5.2.2平稳 过程的谱分 解
§5.2.1相关 函数的谱分 解
§5.2.3平稳 过程的线性 运算
第五章平稳过程
§5.3均方遍历性
0 1 §5.3.1平稳过程均方遍历性的基本概 念
0 2 §5.3.2平稳过程的遍历性定理
第五章平稳过程
§5.4线性系统中的平稳过程
§5.4.1线性时不变 系统
§5.4.2输入为平稳 过程的情形
§5.4.3平稳相关过 程和互谱函数
第五章平 稳过程
§5.5平稳过程的采样定 理
§5.5.1采样 定理
1
§5.5.2白噪 声
2
07 参考文献
参考文献
感谢聆听
第四章随机分析 与随机微分方程
§4.1二阶矩过程和二阶矩随机变 量空间H
§4.1.2二阶 矩随机变量 空间H
§4.1.1二阶 矩过程
§4.1.3均方 极限的性质
第四章随机分析 与随机微分方程
§4.2二阶矩过程的均方微积 分
§4.2.1均方连 续性
01
§4.2.3均方积 分
03
§4.2.5均方导 数与均方积分 的分布
§1.3随机 变量的数
字特征
§1.4概率 论中常用 的几个变
刘次华《随机过程及其应用(第三版)》课件4

Y (t)
延迟T
[解]
故 Y (t) 是平稳过程。
[解] (1) 随机过程 X (t) 是平稳过程,
相关函数:
平均功率:
(2) X (t) 是非平稳过程
平均功率:
功率谱密度的性质
设 { X (t), < t < } 是均方连续平稳过程, RX () 为它的相关 函数,其功率谱密度 sX ()具有如下性质:
(1) (维纳-辛钦定理)若
,
则 sX () 是 RX () 的傅里叶变换;
为该过程的时间均值和时间相关函数。
各态历经性
[定义] 设 { X (t), < t < } 为均方连续的平稳过程,若
以概率1成立,则称该平稳过程的均值具有各态历经性。 若
以概率1成立,则称该平稳过程的相关函数具有各态历经性。 [定义] 如果均方连续的平稳过程 { X (t), t T } 的均值和相关函数都
单边功率谱
单边功率谱——实平稳过程的谱密度 sX () 是偶函数,
因而可将负的频率范围内的值折算到正频率范围内。
sX()
GX()
例5
n 已知平稳过程的相关函数为
,
其中 a > 0, 0 为常数,求谱密度 sX () .
[解]
常见的平稳过程的 相关函数及相应的谱密度
参见表7.1(P150)
窄带过程
窄带随机过程——谱密度限制在很窄的一段频率范围内。
-2 -1
sX()
s0
0 1 2
谱密度:
RX()
相关函数:
0
白噪声过程
[定义] 设 { X (t), < t < } 为实平稳过程,若它的均值 为零,且谱密度在所有频率范围内为非零的常数,即
应用随机过程PPT课件

k
EX kP(X k) (1)P(X k)
k0
k1 i1
P(X k)
交换求和顺序
k1
2021/7/1
60
同理,对连续型随机变量有相似的结论成立
若X0
x
EX0 xd(PXx)0 (0 dy)dP(Xx)
0 P(Xx)dx
2021/7/1
61
2021/7/1
62
2021/7/1
63
2021/7/1
2021/7/1
概率
16
1 .古典概型
A
P(A)
(A) ( )
A 中的样本点数目 中的样本点数目
隐含了等可能条件
2 .几何概型
P(A)
A 点集的面积 点集的面积
隐含了等可能条件
2021/7/1
17
概率是满足 1) 非负性; 2) 归一性; 3) 可列可加性; 的集函数。
可测集 粗略地说,可以定义长度(面积、体积)的 点集即为可测集;反之称为不可测集。
64
2021/7/1
65
Chebyshev不等式
0,
P(|
X
EX
|
)
DX
2
P(|
X
EX
|
)
E
|
X EX
p
|p
( p1)
2021/7/1
66
条件数学期望
2021/7/1
(iN)
67
2021/7/1
68
2021/7/1
69
用示性函数的线性组合表示离散型随机变量 (见前面“随机变量”部分 )
2021/7/1
70
例: 随机变量 X I A ,Y I B , A, B ,
随机过程课件PPT资料(正式版)

应怎样分才合理呢➢?」
☞随机事件:样本空间的子集,常记为 A ,B ,…它是满足某些条件的样本点所组成的集合.
排队和服务系统 ◙A∩勤B 奋⇔、A刻B :苦A、与合➢B作的、积探事索件;; 更新过程 为从事科学研究打下坚实的基础;
☞抽取的是精装中➢文版数学书 ⇒
➢ 时间序列分析
➢ 鞅过程
绪论
《随机过程》基础
概率(或然率或几率) ——随机事件出现的可能 性的量度;
概率论其起源与博弈、 、天气预报等问题有 关
⊕16世纪意大利学者开始研究掷骰子等赌博 中的一些问题;
⊕17世纪中叶,「现有两个赌徒相约赌若干 局,谁先赢S局就算赢了,当赌徒A赢K局(K<S), 而赌徒B赢L局(L<S)时,赌博中止,赌资应怎 样分才合理呢?」
随机过程课件
《随机过程》
➢ 教材: ◙ 张卓奎,陈慧婵,随机过程.西安电子科技大 学.2003.
➢ 主要参考文献: ◙ 胡奇英编著,随机过程.西安电子科技大学.1998. ◙ 周荫清 ,随机过程习题集. 清华大学出版社, 2004. ◙ 林元纟金烈 ,应用随机过程. 清华大学出版社, 2002.
……
➢ 随机过程理论在社会科学中例如在社会统计, 学、经 济、金融工程、管理中也得到极其广泛的应用。
➢ 为从事科学研究打下坚实的基础;
绪论
教学目标
➢ 充分理解、熟练掌握教材的内容 ◙ 熟练掌握基本的数学概念和定理;
◙ 熟练掌握随机过程研究对象的数学描述;
Hale Waihona Puke ➢ 通过学习和练习,具备一定的分析、解决本专业具体 问题的能力;
☞拉普拉斯曾说:“生活中最重要的问题,其中 绝大多数在实质上只是概率的问题”。
☞概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。 在实际中,人们往往还需要研究在时间推进中某 一特定随机现象的演变情况,描述这种演变的就 是概率论中的随机过程。
☞随机事件:样本空间的子集,常记为 A ,B ,…它是满足某些条件的样本点所组成的集合.
排队和服务系统 ◙A∩勤B 奋⇔、A刻B :苦A、与合➢B作的、积探事索件;; 更新过程 为从事科学研究打下坚实的基础;
☞抽取的是精装中➢文版数学书 ⇒
➢ 时间序列分析
➢ 鞅过程
绪论
《随机过程》基础
概率(或然率或几率) ——随机事件出现的可能 性的量度;
概率论其起源与博弈、 、天气预报等问题有 关
⊕16世纪意大利学者开始研究掷骰子等赌博 中的一些问题;
⊕17世纪中叶,「现有两个赌徒相约赌若干 局,谁先赢S局就算赢了,当赌徒A赢K局(K<S), 而赌徒B赢L局(L<S)时,赌博中止,赌资应怎 样分才合理呢?」
随机过程课件
《随机过程》
➢ 教材: ◙ 张卓奎,陈慧婵,随机过程.西安电子科技大 学.2003.
➢ 主要参考文献: ◙ 胡奇英编著,随机过程.西安电子科技大学.1998. ◙ 周荫清 ,随机过程习题集. 清华大学出版社, 2004. ◙ 林元纟金烈 ,应用随机过程. 清华大学出版社, 2002.
……
➢ 随机过程理论在社会科学中例如在社会统计, 学、经 济、金融工程、管理中也得到极其广泛的应用。
➢ 为从事科学研究打下坚实的基础;
绪论
教学目标
➢ 充分理解、熟练掌握教材的内容 ◙ 熟练掌握基本的数学概念和定理;
◙ 熟练掌握随机过程研究对象的数学描述;
Hale Waihona Puke ➢ 通过学习和练习,具备一定的分析、解决本专业具体 问题的能力;
☞拉普拉斯曾说:“生活中最重要的问题,其中 绝大多数在实质上只是概率的问题”。
☞概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。 在实际中,人们往往还需要研究在时间推进中某 一特定随机现象的演变情况,描述这种演变的就 是概率论中的随机过程。
应用随机过程(第三章)PPT课件

ptk
k!
ept
例3.1.5
• 天空中的星体数服从Poisson分布,其参数 为λV,V为被观测区域的体积。若每个星球 上有生命存在的概率为p,则在体积为V的 宇宙空间中有生命存在的星球数服从强度 为λpV的Poisson 分布。
与Poisson过程相联系 若干分布
Nt
3
2
1
0 X1X2X3
t
T0
0t1t2tn
例3.2.3
• 乘客按强度为λ的Poisson过程来火车站, 火车在t 时刻启程,计算(0,t]内到达的乘 客等车时间总和的数学期望。
P A 发生s之 在(s 前 ,时 t]内 A 没 , 刻有 发
P N t 1
P N S 1 P P N N t t1 N s 0
sesteetts
s t
定理3.2.3
在已知N(t)=n的条件下,事件发生的n 个时 刻T1,T2,…,Tn的联合密度函数为
ft1,
t2,
,
tn
tn n!
T1
T2
T3
X n 与 T n 的分布
T n 表示第n次事件发生的时间; n1,2, , 规定 T0 0 ,
X n 表示第n次与第n-1次事件发生的时间 间隔, n1,2, ,
定理3.2.1 X n n 1 ,2 ,
服从参数为λ的指数分布,且相互独立。
X 1 t N t 0
P X 1 t P N t 0 e t
定义3.1.2
计数过程N t,t0称为参数为λ的
Poisson过程,如果:
(1) N00;
(2)过程有独立增量;
(3)在任一长度为t的时间区间中事件发生 的次数服从均值为λt的Poisson分布,即对 一切 s0,t0,有:
应用随机过程课件

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性质:线性变换不改变随机过程的 统计特性
举例:高斯随机过程经过线性变换 后仍为高斯随机过程
定义:将随机过程通过非线性函数进行变换得到新的随机过程。 常见变换:对随机变量进行指数变换、对数变换等。
应用场景:在信号处理、通信等领域中通过对随机信号进行非线性变换实现信号的调制、解调等功能。
多径传播:随机过程用于描述无线通信中的多径传播效应以提高信号的可靠性和稳定性。
随机过程在金融领域的应用包括股 票价格预测、风险评估和投资组合 优化等方面。
随机过程还可以用于信用评级和风 险评估帮助金融机构评估借款人的 信用风险和违约概率。
添加标题
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通过随机过程模型可以分析金融市 场的波动性和相关性从而制定有效 的投资策略。
循环性是随机过程的基本性质之一它决定了过程的可预测性和不可预测性的程度。
循环性对于理解和预测某些自然现象(如气候变化、生态系统的动态等)具有重要意义。
在实际应用中循环性可以帮助我们更好地理解和预测某些随机现象如股票价格的波动、人口增长等。
定义:将随机过程进行线性变换得 到新的随机过程
应用:在信号处理、通信等领域中 广泛应用
数学模型:基于概率论和随机过程的理论基础建立非线性变换的数学模型分析其统计特性。
傅里叶变换的定义和性质 随机过程的傅里叶变换方法 傅里叶变换在信号处理中的应用 傅里叶变换在随机过程中的应用实例
信号传输:随机过程用于描述信号在通信系统中的传输过程如噪声和干扰。
信道容量:随机过程用于分析通信信道的容量以优化通信系统的性能。 调制解调:随机过程用于实现高效的调制解调技术如QM和QPSK。
应用随机过程泊松分布课件-PPT

特点:
1.应用非常广泛,实际背景强:包括管理科学、运筹决策、 经济分析、金融工程、通信工程等许多领域
2.数学基础要求较高;
3.建立随机分析的思维较难.
研究动因
什么是随机过程(random variable,r.v. in short)?
研究动因
简单地说,随机过程就是一族随机变量. 随机过程的最早被人们研究的随机过程是随机游动.设一 醉汉在路上行走,以概率p前进一步,以概率1-p后退一步, 以X(t)记他在街上的位置,则X(t)就是直线上的随机游动
注:随机游动可以用来描述简单赌博行为中的赌资变化 情况.
本学期课程的主要安排
一、预备知识
2. 样本空间、样本点、随机事件 3. 事件的关系和运算
一、预备知识
一、预备知识
一、预备知识
《随机过程论》胡迪鹤 武汉大学 什么是随机过程(random variable,r. 《随机过程》(第二版)方兆本 缪柏其 若取出白球,则除把白球放回外再加进一个白球,直至取 in short)? 简单地说,随机过程就是一族随机变量. in short)? 最简单也最早被人们研究的随机过程是随机游动. 及相应的实际背景; 尝试将各类随机过程与实际问题结合; 教材:应用随机过程-概率模型导论,Ross,第10版(影印版) 及相应的实际背景; 《随机过程论》胡迪鹤 武汉大学 定量描述,是近代数学的重要组成部分, 若取出白球,则除把白球放回外再加进一个白球,直至取 《随机过程论》胡迪鹤 武汉大学 注:随机游动可以用来描述简单赌博行为中的赌资变化情况. 应用非常广泛,实际背景强:包括管理科学、运筹决策、 及相应的实际背景; 例 随机游动(random walk) 2 学会把抽象的概率和实际模型结合起来
本课程教学目标:
1.应用非常广泛,实际背景强:包括管理科学、运筹决策、 经济分析、金融工程、通信工程等许多领域
2.数学基础要求较高;
3.建立随机分析的思维较难.
研究动因
什么是随机过程(random variable,r.v. in short)?
研究动因
简单地说,随机过程就是一族随机变量. 随机过程的最早被人们研究的随机过程是随机游动.设一 醉汉在路上行走,以概率p前进一步,以概率1-p后退一步, 以X(t)记他在街上的位置,则X(t)就是直线上的随机游动
注:随机游动可以用来描述简单赌博行为中的赌资变化 情况.
本学期课程的主要安排
一、预备知识
2. 样本空间、样本点、随机事件 3. 事件的关系和运算
一、预备知识
一、预备知识
一、预备知识
《随机过程论》胡迪鹤 武汉大学 什么是随机过程(random variable,r. 《随机过程》(第二版)方兆本 缪柏其 若取出白球,则除把白球放回外再加进一个白球,直至取 in short)? 简单地说,随机过程就是一族随机变量. in short)? 最简单也最早被人们研究的随机过程是随机游动. 及相应的实际背景; 尝试将各类随机过程与实际问题结合; 教材:应用随机过程-概率模型导论,Ross,第10版(影印版) 及相应的实际背景; 《随机过程论》胡迪鹤 武汉大学 定量描述,是近代数学的重要组成部分, 若取出白球,则除把白球放回外再加进一个白球,直至取 《随机过程论》胡迪鹤 武汉大学 注:随机游动可以用来描述简单赌博行为中的赌资变化情况. 应用非常广泛,实际背景强:包括管理科学、运筹决策、 及相应的实际背景; 例 随机游动(random walk) 2 学会把抽象的概率和实际模型结合起来
本课程教学目标:
随机事件课件(共23张PPT)

B. 4
C. 5
D. 6
25.1.1 随机事件
3. 已知地球表面陆地面积与海洋面积的比约为 3∶7, 如果宇宙中飞
来一块陨石落在地球上,那么“落在海洋里”的可能性__A____“落在
陆地上”的可能性
A. 大于
B. 等于
C. 小于
D. 以上三种情况都有可能
25.1.1 随机事件
4. 如图,电路图上有3个开关A,B,C和1个小灯泡,同时闭合开关A,C 或B,C都可以使小灯泡发光.下列操作中,“小灯泡发光”这个事件是随 机事件的是( B ) A. 只闭合1个开关 B. 只闭合2个开关 C. 闭合3个开关 D. 不闭合开关
片(2)长、宽为m,n的矩形面积是mn(3)掷一枚质地均匀的硬
币,正面朝上(4)π是无理数A. 1个 B. 2个 C. 3个 D. 4 个
25.1.1 随机事件
2.“把三个分别标有数字1,3,m且其余完全相同的小球放入一个不透
明的暗盒中,摇匀后随机从中摸出一个小球,摸出的小球上的数字小
于4”是必然事件,则m的值可能是( A )A. 3
例如,天气预报说明天的降水概率为90%,就意味着明天下雨(雪)的可
能性很大. 这就是我们本章要学习的概率!
你还能想到生活 中那些是运用了
概率的例子呢?
第25章 概 率 章起始课
本章学习目标 1.了解必然事件、不可能事件和随机事件的概念 2.在具体情境中了解概率的意义,体会概率是描述不确定现象发生可能 性大小的数学概念,理解概率的取值范围的意义. 3.能够运用列举法(包括列表法和画树状图法)计算简单随机试验中事件发 生的概率. 4.能够通过随机试验,获得事件发生的频率;知道通过大量重复试验,可 以用频率估计概率,了解频率与概率的区别与联系. 5.通过实例进一步丰富对概率的认识,并能解决一些简单的实际问题.
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8. 可列次可加性
P( Ak ) P( Ak )
k 1
k 1
9. 概率连续性
若{An , n 1}为单调事件序列,则
P(lim n
An
)
lim
n
P(
An
)
2020/3/21
21
这部分的详细讨论可以参见
《随机数学引论》
林元烈,清华大学出版社
2020/3/21
22
• Buffon试验:最早用随机试验的方法求某 个未知的数。
An
lim
n
An
lim n
An .
2020/3/21
10
示性函数
I
A
(
)
1, A 0, A
是最简单的随机变量
事件{ : I A () 1} A 用随机变量来表示事件 事件{ : I A () 0} A
2020/3/21
11
用示性函数的关系及运算来 表示相关事件的关系及运算
min(a, b) a b, 取 下 端 max(a, b) a b, 取 上 端
5. P(A B) P(A) P(B) P(AB)
6. 若A B,则P( A) P(B)
2020/3/21
20
7. Ak ,1 k n, n 2,
n
n
P( Ak ) P(Ak ) P( Ai Aj ) P( Ai Aj Ak )
k 1
k 1
1i jn
1i jn
... (1)n1 P( A1A2...An )
2. 全概率公式——基本技巧
3. 数学期望和条件数学期望——基本概念
2020/3/21
3
第一讲
2020/3/21
4
随机事件与概率
随机试验
2020/3/21
5
要点:
• 在相同条件下,试验可重复进行;
• 试验的一切结果是预先可以明确的,但每 次试验前无法预先断言究竟会出现哪个结 果。
2020/3/21
若An An1, 称之为单调不减序列。
n 1
An
lim
n
An
若An1 An , 称之为单调不增序列。
n 1
An
lim
n
An
2020/3/21
9
(
n1 k n
Ak )
lim
n
An
lim n
sup An
(
n1 k n
Ak
)
lim
n
An
lim inf n
An
如果 lim n
An
lim
n
An,
则定义 li1
14
概率
2020/3/21
15
概 率 空 间(,,P)
:集合,样本空间
:集类, 代数
P:完全可加的集函数,概率 A:的元素,事件 P( A):事件的概率
2020/3/21
16
1.古典概型
A
P(
A)
( A) ()
A中的样本点数目 中的样本点数目
隐含了等可能条件
k
Bk Bl Φ , k l,A Bk
k
P( A | C) P(Bk | C)P( A | BkC)
k
2020/3/21
30
事件的独立性
A, B独立 P(AB) P(A)P(B) P(A | B) P(A | B) P(A) A, B独立
由概率非负性即得
2. P( A) 1 P( A)
3. 有限可加性
由P() 0及完全(可列)可加性 即得
若A1, A2 ,...An , 且AA=(i j),则
n
n
P( Ak ) P( Ak )
k 1
k 1
2020/3/21
19
4. A, B P( A \ B) P( A) P( AB) 若B A P( A B) P( A) P(B)
6
样本点 对于随机试验E,以ω表示它的一个可能 出现的试验结果,称ω为E的一个样本点。
样本空间 样本点的全体称为样本空间,用Ω表示。 Ω ={ω}
2020/3/21
7
随机事件 粗略地说,样本空间Ω的子集就是随机事件,
用大写英文字母A、B、C等来表示。
事件的关系与运算
2020/3/21
8
事 件 序 列{A, n 1}
2.几何概型
P(
A)
A点集的面积 点集的面积
隐含了等可能条件
2020/3/21
17
概率是满足 1) 非负性; 2) 归一性; 3) 可列可加性; 的集函数。
可测集 粗略地说,可以定义长度(面积、体积)的 点集即为可测集;反之称为不可测集。
2020/3/21
18
概率的性质
1. P() 0
显然有= .., . P() P(), k 1
以上集类和A生成相同的σ-代数,都是上面提到的一维
Borelσ-代数,即 ( ) ( k ), (1 k 5)
2020/3/21
25
• 直观地说, ( )中包含一切开区间,闭区间, 半开半闭区间,半闭半开区间,单个实数,以及 由它们经可列次并交运算而得出的集类。
2020/3/21
• 测度:满足非负性、可列可加性的集函 数。
2020/3/21
23
设集类 {[a,b],a,b R, a b}
则由 生成的代数 ( ) 称为 一维Borel 代数.
,称为一维Borel可测集.
2020/3/21
24
实际上,设集类
1={[a, b),a, b R, a b}, 2={(a, b],a, b R, a b}, 3={(a, b),a, b R, a b}, ={(r1, r2 ),r1, r2为有理数}, 5={G : G为R中开集}
应用随机过程
清华大学数学科学系
林元烈 主讲
教材:《应用随机过程》(第三次印刷)
林元烈,清华大学出版社
2020/3/21
应用随机过程讲义 第一讲
1
学习要求
• 不仅是掌握知识,更重要的是掌握思想 • 学会把抽象的概率和实际模型结合起来
2020/3/21
2
学习重点
1. 用随机变量表示事件及其分解——基本理 论
I AB () I A () I B () I AB () I A () I B () 若A B, 则I A-B () I A ()-I B () A B I A () I B () A B I A () I B (),
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公理化定义
集类 粗略地说,由的子集作为元素构成的的集合 称为集类。 {, }是最简单的集类。
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条件概率
A, B P( A | B) P( AB) P(A| ) P( A)
P(B) 条件概率的性质与无条件概率相同。 P( AB) P(B)P( A | B) P( A)P(B | A)
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全概率公式
P( A) P(Bk )P( A | Bk ){Bk,1 k}