条件概率(公开课)42879

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条件概率与独立事件(公开课)ppt课件

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2020/3/21
22
例4
解:事件A:第一个开关闭合; 事件B:第二个开关闭合; 事件C:第三个开关闭合。
P 1 PABC
1 1 0.73
0.973
2020/3/21
23
注意:
说明: ①积事件 A B 也可以写 AB 。
②事件 AB 表示: A 发生且 B 不发生;
事件 AB 表示: A 不发生且 B 发生;
PABC PAPB PC
1 PA1 PB1 PC 1 1 1 1 1 1 1
2 3 4 4
P 1 PABC 1 1 3 44
19
点评内容 展示位置
探究 例2 右黑板 探究 例3 左黑板
探究 例4 左黑板
展示小组
3组、 4组 5组、 9组 1组
2020/3/21
点评小组
10组 、 2组 6组 、 7组 8组
52 4
52张牌中红桃Q只有1张,则
P( AB) 1 52
由条件概率公式知,当取出牌是红桃时为Q的概率为:
1
P(A B)
P( AB) P(B)
52 1
1 13
4
我们知道52张牌中有4个Q ,所以: P( A) 4 1
2020/3/21
52 13
9
PA
B
PAB PB
PA
易看出此时: P(A B) P(A)
③ 甲坛子里有3个红球,2个黄球, 乙坛子里也有3个红球,2个黄球, 从这两个坛子里分别摸出1个球,
事件A:从甲坛子里摸出1个球,得到黄球;
事件B:从乙坛子里摸出1个球,得到黄球。 是
2020/3/21
13
说明:若 A 、B相互独立,则A与 B, A与 B, A与B 是否也相互独立呢??

条件概率公开课

条件概率公开课
颗骰子决定,若已知出现点数不超过3的条件下再
出现点数为奇数则按对方的决议处理,否则按中
方的决议处理,假如你在现场,你会如何抉择?
解1: 设A={出现的点数不超过3}={1,2,3}
B={出现的点数是奇数} ={1,3,5}
只需求事件 A 发生的条件下,
事件 B 的概率即P(B|A)
51
B3
A
2
P(B | A) n( AB) 2
例1、在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果不放回 地依次抽取2道题,求: (1)第一次抽取到理科题的概率; (2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;
解:设第1次抽到理科题为事件A,第2次抽到理科题
为事件B,则第1次和第2次都抽到理科题为事件AB.
(2) n( AB) A32 6 P( AB) n( AB) 6 3 n() 20 10
(2)方法1:
因为95
件合格品中有
70
100
件一等品,所以
B A AB B
P(B A) 70 0.7368
方法2:
95
P(B
A)
P( AB) P( A)
70 95
100 100
0.7368
B 70 95A
5
第16页,共37页。
例题2 在某次外交谈判中,中外双方都为了自身的利益
而互不相让,这时对方有个外交官提议以抛掷一
3
P(B
A)
P( AB) P( A)
10 3
1 2
5
法二:因为n(AB)=6,n(A)=12,所以
P(B A) n( AB) 6 1 n( A) 12 2
法三:第一次抽到理科题,则还剩下两道理科、两道文

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答案2
两次都取到白球的概率为$frac{6}{10} times frac{6}{10} = frac{36}{100} = frac{9}{25}$。解析:第一次取到白球 的概率为$frac{6}{10}$,第二次取到白球的概率为 $frac{6}{10}$,因此两次都取到白球的概率为 $frac{6}{10} times frac{6}{10} = frac{36}{100} =
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contents
目录
• 条件概率的定义 • 条件概率的性质 • 条件概率的应用 • 条件概率的实例分析 • 条件概率的习题与解答
CHAPTER 01
条件概率的定义
条件概率的数学定义
定义
在事件B发生的条件下,事件A发生的概率称为条件概率,记作P(A|B)。
公式
P(A|B) = P(A∩B) / P(B)
条件概率的几何意义
条件概率P(A|B)表示在事件B发生的条 件下,事件A发生的概率,这可以表示 为在事件B发生的条件下,事件A发生 的区域与整个样本空间的比值。
CHAPTER 02
条件概率的性质
条件概率的加法性质
总结词
条件概率的加法性质是ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ当某一事件B发 生时,另一事件A发生的概率等于两事件 A和B同时发生的概率加上A不发生但B发 生的概率。
贝叶斯决策
贝叶斯决策是一种基于贝叶斯定理的决策方法,通过计算不 同行动方案在不同自然状态下的期望效用值,选择最优的行 动方案。贝叶斯决策中需要用到条件概率来计算不同自然状 态下的期望效用值。
在机器学习中的应用
分类器设计
在分类器设计中,常常需要计算不同类别下的条件概率,以设计最优的分类器。例如, 在朴素贝叶斯分类器中,通过计算不同特征在不同类别下的条件概率,实现分类器的设

《条件概率》公开课教学PPT课件

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贝叶斯网络模型简介
贝叶斯网络定义
一种基于概率图模型的 机器学习算法,用于表 示和推理不确定性知识。
网络结构
由有向无环图和条件概 率表组成,节点表示随 机变量,边表示变量间
的依赖关系。
推理算法
通过贝叶斯网络中的条 件概率表,利用推理算 法计算目标变量的后验
概率分布。
应用领域
广泛应用于分类、聚类、 预测等任务,如自然语 言处理、图像处理、医
掌握条件概率的概念和计算方法对于理解和应用概率论和数理统计具有重要意义。
教学目标和要求
教学目标
通过本课程的学习,使学生掌握条件概率的概念、计算方法和 应用,培养学生的逻辑思维能力和分析问题的能力。
教学要求
要求学生能够熟练掌握条件概率的计算方法,理解条件概率在 实际问题中的应用,并能够运用所学知识解决一些实际问题。 同时,要求学生积极参与课堂讨论和思考,提高自己的思维能 力和解决问题的能力。
条件概率与独立性的关系
如果事件A与事件B相互独立,则P(B|A)=P(B),即事件A的发生对事 件B的发生没有影响。
条件概率的应用
条件概率在实际问题中有着广泛的应用,如医学诊断、天气预报、金 融风险评估等领域。
拓展延伸:条件期望、条件方差等概念介绍
• 条件期望的定义与性质:条件期望是指在某一事件发生的条件下,另一 随机变量的期望值。它具有线性性、单调性等基本性质。
条件概率在贝叶斯定理中作用
先验概率与后验概率
01
条件概率在贝叶斯定理中,用于计算先验概率和后验概率,即
根据已知信息更新某事件发生的概率。
因果关系分析
02
条件概率可以帮助分析事件之间的因果关系,进而推断出未知
事件的发生概率。

《条件概率》公开课课件

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-1-
PA PB + = PD PD
13 = . 58
栏 目 链 接
13 所以他获得优秀成绩的概率是 . 58 点评:本题条件多,所设事件多,要分清楚事件之间 的关系及谁是条件,同时利用公式 P(B∪C|A)= P(B|A)+ P(C|A)可使有些条件概率的计算较为简捷,但应注意这个 性质在“B 与 C 互斥”这一前提下才成立.
11 21 31 41 51 12 22 32 42 52 13 23 33 43 53 14 24 34 44 54 15 25 35 45 55 16 26 46 56 61 62 63 64 65 66
练一练
用几何图形怎么解释? 36 如何规范解答? B
A∩B
A
61
62
63
64
65
66
解:设Ω 为所有基本事件组成的全体,“第一颗掷出6点”为事件A, “掷出点数之和不小于10”为事件B,则“已知第一颗掷出6点, 掷出点数之和不小于10”为事件AB
)
书山勤为径,学海乐做舟, 乘风破浪会有时,直挂云帆济沧海!
-1-
-1-
变 式 训 练
2.抛掷红、黄两枚骰子,当红色骰子的点数为 4 或 6 时,两颗骰子的点数之积大于 20 的概率是( 1 1 1 3 A. B. C. D. 4 3 2 5
解析:记 A={抛掷两颗骰子,红色骰子的点数为 4 或 6}, B={两颗骰子的点数之积大于 20},则所求概率为 P(B|A). 12 1 4 1 PAB 1 1 P(A)= = ,P(AB)= = ,所以 P(B|A)= = ÷= 36 3 36 9 PA 9 3 1 .故选 B. 3 答案:B
AB 的概率 P(A) 和P(AB)可以表P(B|A)吗?

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在机器学习中的应用
01
分类器设例如,朴素贝
叶斯分类器就是基于条件概率的分类器之一,它可以根据已知特征的概
率分布来预测未知样本的类别。
02
聚类分析
在聚类分析中,条件概率可以帮助我们确定不同数据点之间的相似性或
差异性。例如,基于密度的聚类算法可以利用条件概率密度函数来评估
数据点之间的相似性或差异性。
03
强化学习
在强化学习中,条件概率可以帮助我们确定在不同状态下采取不同行动
的概率。例如,Q-learning算法可以利用条件概率来评估在不同状态下
采取不同行动的期望回报。
04 条件概率的实例分析
抛硬币实验的条件概率分析
总结词:直观理解
详细描述:通过抛硬币实验,理解条件概率的概念。假设硬币是均匀的,那么正 面朝上的概率是0.5。在硬币已经连续出现几次正面朝上的情况下,下一次抛掷 仍然是正面朝上的概率仍然是0.5,即条件概率不变。
全概率公式与贝叶斯公式
总结词
全概率公式和贝叶斯公式是条件概率的 两个重要公式,全概率公式用于计算一 个事件的概率,而贝叶斯公式则用于更 新一个事件的概率。
VS
详细描述
全概率公式将一个事件的概率分解为若干 个互斥事件的概率之和,而贝叶斯公式则 是在已知先验概率和新信息的情况下,更 新一个事件的概率。这两个公式在统计学 、机器学习和数据分析等领域有着广泛的 应用。
B
题目2答案与解析
出现一个正面和一个反面的概率为0.75。解 析:出现一个正面和一个反面意味着出现 HH、HT、TH、TT四种情况中的三种,其
D
概率为C(2,1) / C(2,2) * C(2,1) / C(2,2) =
3/4。

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记为 A I B (或 AB );
3.互斥事件:事件A、B不能同时发生 当A、B互斥时,
P(AB) P(A) P(B)
3
三张奖券中只有一张能中奖,现分 别由3名同学无放回地抽取,问最后 一名同学抽到中奖奖券的概率是否比 前两位小?
4
小组探究:
问题1:如果记最后一名同学抽到中奖奖券的事件为 事件B,那么事件B发生的概率是多少? 问题2: 如果已经知道第一名同学没有抽到中奖奖 券,那么最后一名同学抽到奖券的概率又是多少? 问题3:你计算的结果一样吗?若不一样,为什么?
10
条件概率 Conditional Probability
1、定义 一般地,设A,B为两个事件, 且P(A)>0,

P(B A) P( AB) P( A)
为在事件A发生的条件下,事件B发生的条件概率. 一般把 P(B︱A)读作 A 发生的条件下 B 的概率。
12
2.条件概率计算公式:
注:⑴ 0 ≤ P(B | A) ≤1; ⑵几何解释:
(2)Q n(AB) A32 6
P( AB) n( AB) 6 3 n() 20 10
16
例1:在5道题中有3道理科题和2道文科题,如 果不放回地依次抽取2道题,求: (1)第一次抽取到理科题的概率; (2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;
(3)在第一次抽到理科题的条件 下,第二次抽到理科题的概率。
(2)当已知事件的发生影响所求事件的概 率,一般也认为是条件概率。
2、相应事件的判断:
首先用相应的字母A、B表示出相应的事件,然 后分析清楚在哪个事件发生的条件下求哪个事件 的概率。
当A B时,P(AB)=P(A)
22
1. 条件概率的定义. 2. 条件概率的计算.

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条件概率在贝叶斯网络中的应用
在贝叶斯网络中,条件概率用于描述随机变量之间的依赖关系,以及在给定父 节点状态下子节点的概率分布。
条件概率与隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型简介
隐马尔可夫模型是一种统计模型,用于描述 一个隐藏的马尔可夫链生成的状态序列和观 测序列。
条件概率在隐马尔可夫模 型中的应用
在隐马尔可夫模型中,条件概率用于描述在 给定隐藏状态下的观测状态概率,以及状态
在日常生活中的应用
医学诊断
在医学诊断中,我们常常需要计 算在给定某些症状下患某种疾病 的可能性,这需要用到条件概率

法律审判
在法律审判中,我们常常需要计 算在给定某些证据下被告人有罪 或无罪的条件概率,以便做出公
正的裁决。
市场营销
在市场营销中,我们常常需要计 算在给定某些购买行为下顾客再 次购买的可能性,这需要用到条
学习效率和性能。
条件概率的未来展望
1 2
跨领域应用
随着大数据和机器学习的普及,条件概率的应用 领域将越来越广泛,例如自然语言处理、生物信 息学、金融等领域。
理论完善
随着应用的深入,条件概率的理论基础也需要不 断完善和发展,以更好地指导实际应用。
3
教育推众对其的认识和应用能力,也是未来值得关 注的问题。
在机器学习中的应用
分类器设计
强化学习
在分类问题中,我们常常需要计算某 个样本属于某个类别的条件概率,以 便做出正确的分类决策。
在强化学习中,我们常常需要计算在 给定状态下采取某个行动的条件概率 ,以便更好地选择最优行动。
聚类分析
在聚类分析中,我们常常需要计算在 给定聚类结果下各个样本属于某个聚 类的条件概率,以便更好地评估聚类 效果。
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方法2:
95
P(B
A)
P(AB) P(A)
70 95
100 100
0.7368
B 70 95A
5
反思
求解条件概率的一般步骤: (1)用字母表示有关事件 (2)求P(AB),P(A)或n(AB),n(A) ( 3 )利用条件概率公式求
PBAP(AB)n(AB) P(A) n(A)
练一练
1. 掷两颗均匀骰子,问: ⑴ “ 第一颗掷出6点”的概率是多少?
高二数学 选修2-3
2.2.1条件概率
复习引入:
事件概率加法公式:
若事件A与B互斥,则. P (A U B )P (A )P (B )
注: 1.事件A与B至少有一个发生的事件叫做A与B的
和事件,记为 A U B (或 A B );
2.事件A与B都发生的事件叫做A与B的积事件,
记为 A I B (或 A B );
(1 )P (A ) P (A 1 ) P (A 1 A 2 ) 1 1 0 1 9 0 g g 1 9 1 5
(2 )P (A |B ) P (A 1 |B ) P (A 1 A 2 |B ) 1 5 5 4 g g 4 1 5 2
反思
求解条件概率的一般步骤: (1)用字母表示有关事件 (2)求P(AB),P(A)或n(AB),n(A) ( 3 )利用条件概率公式求
PBAP(AB)n(AB) P(A) n(A)
例1、在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果不放回 地依次抽取2道题,求: (1)第一次抽取到理科题的概率; (2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;
3.若 A B 为不可能事件,则说事件A与B互斥.
探究:
三张奖券中只有一张能中奖,现分别由三名同学 无放回的抽取,问最后一名同学抽到中奖奖券的概率 是否比前两名同学小。
思考1?
如果已经知道第一名同学没有抽到中奖奖券,那 么最后一名同学抽到中奖奖券的概率又是多少?
已知第一名同学的抽奖结果为什么会影响最 后一名同学抽到中奖奖券的概率呢?
解:设第1次抽到理科题为事件A,第2次抽到理科题 为事件B,则第1次和第2次都抽到理科题为事件AB.
(1)从5道题中不放回地依次抽取2道的事件数为
n()A52 20
根 据 分 步 乘 法 计 数 原 理 , n ( A ) A 3 1 A 4 1 1 2 P(A)n(A) 123
n() 20 5
(3)在第一次抽到理科题的条件 下,第二次抽到理科题的概率。
法一:由(1)(2)可得,在第一次抽到理科题
的条件下,第二次抽到理科题的概率为
3
P(B
A)
P(AB) P(A)
10 3
1 2
5
法二:因为n(AB)=6,n(A)=12,所以
P(BA)n(AB)61 n(A) 12 2
法三:第一次抽到理科题,则还剩下两道理科、 两道文科题,故第二次抽到理科题的概率为1/2
(2 )P (A |B ) P (A 1 |B ) P (A 1 A 2 |B ) 1 5 5 4 g g 4 1 5 2
收获
一、基本知识
1. 条件概率的定义. PBAP(AIB)P(A)0 P(A)
2. 条件概率的性质. (1)有界性(2)可加性
3. 条件概率的计算方法.PB A n(AI B) n(A)
(2)当已知事件的发生影响所求事件的概 率,一般也认为是条件概率。
2、相应事件的判断:
首先用相应的字母A、B表示出相应的事件,然 后分析清楚在哪个事件发生的条件下求哪个事件 的概率。
当 A B 时 , P ( A B ) = P ( A )
例 2 一张储蓄卡的密码共有6位数字,每位数字都可从
0—9中任选一个。某人在银行自动取款机上取钱时,忘 记了密码的最后一位数字,求: (1)任意按最后一位数字,不超过2次就按对的概率; (2)如果他记得密码的最后一位是偶数,不超过2次就 按对的概率。
解:∵ P( A I B), 1 P ( A, ) 1
9
3
P(B) 4 9
1
P(A|
B)
P(AI B) P(B)
9 4
1 4
9
1
P(B|
A)
P(AI B) P(A)
9 1
1 3
3
例题2 在某次外交谈判中,中外双方都为了自身的利益 而互不相让,这时对方有个外交官提议以抛掷一 颗骰子决定,若已知出现点数不超过3的条件下再 出现点数为奇数则按对方的决议处理,否则按中 方的决议处理,假如你在现场,你会如何抉择?
一般地,在已知另一事件A发生的前提下,事件B发
生的可能性大小不一定再是P(B).即 P(B|A)P(B)
条件的附加意味着对样本空间进行压缩.
二、内涵理解:
为什么上述例中P(B|A) ≠ P(B)? 样本空间不一样 P(B)以试验下为条件,样本空间是
P(B|A)以A发生为条件,样本空间缩小为A
Ω
B A∩B A
(所 3)求在概 第率 一P( 次B取|C到)新=球PP( 的(B条CC) 件)下13第二次取到新球的概率。 1/2
2、盒中有25个球,其中白球若干个,黄球5个,黑球 10个,从盒中任意取出一个球,已知它不是黑球,试 求它是黄球的概率。
条件概率计算中注意的问题
1、条件概率的判断:
(1)当题目中出现“在……前提(条件) 下”等字眼,一般为条件概率。
对于上面的事件A和事件B,P(B|A)与它们的概 率有什么关系呢?
n(AB)
P(B| A)n(AB) n(A)
n() n(A)
P(AB) P(A)
n()
P(B |A)相当于把A看作新的
基本事件空间求A∩B发生的 概率
B
A
基本概念
1.条件概率
对任意事件A和事件B,在已知事件A发生的 条件下事件B发生的条件概率”,叫做条件概率。 记作P(B |A).
2.条件概率计算公式:
P(B| A) P(AB) P(A)
注 :⑴0≤P(B|A)≤ 1; ⑵ 几 何 解 释 : ⑶ 可 加 性 :
BA
如 果B和 C互 斥 ,
那 么P(BUC)|AP(B|A)P(C|A)
基本概念
3.概率 P(B|A)与P(AB)的区别与联系
P(AB ) 表 示 在 样 本 空 间 中, 计 算 AB 发 生
解:设第1次抽到理科题为事件A,第2次抽到理科题 为事件B,则第1次和第2次都抽到理科题为事件AB.
( 2) Qn(AB)A 3 26
P(AB)n(AB)63 n() 20 10
例1:在5道题中有3道理科题和2道文科题,如 果不放回地依次抽取2道题,求: (1)第一次抽取到理科题的概率; (2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;
(3)
PA
nA n
6 36
1 6
PB
nB n
6 36
1 6
10
PB|A
PAI B P
1 2
20PB|AnnAIB
31 62
2. 如图所示的正方形被平均分成9个部分,向大正
方形区域随机的投掷一个点(每次都能投中),设
投中最左侧3个小正方形的事件记为A,投中最上 面3个小正方形或中间的1个小正方形的事件记为B, 求 P(A|B), P(B|A),
的 概 率, 而 P(B A) 表 示 在 缩 小 的 样 本 空 间 A 中,
计 算 B 发 生 的 概 率.用 古 典 概 率 公 式,则
AB 中 样 本 点 数 P(B A) A 中 样 本 点 数,
P(AB )
AB 中 样 本 点 数 中样本点数
一 般 来 说, P(B A) 比 P(AB ) 大.
练习、 Q1放 ( (设 则、回12B“ P))( 的5取 第第个CC取出 ) 乒一二, 两的 =乓次次次P12( 是 球取取05,B, ,到到黄 C求) P( 其新新球 :=中球球C” P) ( 3的的为 个=概概B1事 新) -率率件 12的=05;;2B,55,212个“ 55, 旧取P( 的出,B的 )每是 =次黑 255取球一”个为3,3/事 5/不5件C,
例2 一张储蓄卡的密码共有6位数字,每位数字
都可从0—9中任选一个。某人在银行自动取款 机上取钱时,忘记了密码的最后一位数字,求:
(1)任意按最后一位数字,不超过2次就按对 的概率;
(2)如果他记得密码的最后一位是偶数,不超 过2次就按对的概率。
(1 )P (A ) P (A 1 ) P (A 1 A 2 ) 1 1 0 1 9 0 g g 1 9 1 5
解1: 设A={出现的点数不超过3}={1,2,3} B={出现的点数是奇数} ={1,3,5}
只需求事件 A 发生的条件下,
事件 B 的概率即P(B|A)
51
B3
A
2
P(B| A)n(AB) 2
4,6
n(A) 3 解法一(减缩样本空间法)
例 2 考虑恰有两个小孩的家庭.
(1)若已知 某一家有一个女孩,求这家另一个是男孩 的概率;
⑵ “掷出点数之和不小于10”的概率又是多少?
⑶ “已知第一颗掷出6点,则掷出点数之和不小于10”的概率
呢?
Ω B A∩B A
解:设Ω为所有基本事件组成的全体,“第一颗掷出6点”为事件A,“掷出点数之和不 小于10”为事件B,则“已知第一颗掷出6点,掷出点数之和不小于10”为事件A B
(1)
(2)
I
PB A P(AI B) P(A)
(古典概型)
(一般概型)
4. 求解条件概率的一般步骤
用字母表示有关事件
二、思想方法
求相关量
代入公式求P(B|A)
1.由特殊到一般 2.类比、归纳、推理 3.数形结合
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