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        聯(lián)合概率和條件概率的區(qū)別和聯(lián)系

        共 2682字,需瀏覽 6分鐘

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        2022-07-01 02:44


        來源:DeepHub IMBA

        本文約2300字,建議閱讀9分鐘

        本文為你解釋聯(lián)合概率和條件概率之間區(qū)別和聯(lián)系。


        聯(lián)合概率P(A∩B)


        兩個事件一起(或依次)發(fā)生的概率。

        例如:擲硬幣的概率是 1?? = 50%,翻轉(zhuǎn) 2 個公平硬幣的概率是 1?? × 1?? = 1?? = 25%(這也可以理解為 50% 的 50%)

        P(A ∩ B) = P(A) ? P(B)

        對于 2 個硬幣,樣本空間將是 4 {HH,HT,TH,TT},如果第一個硬幣是 H,那么剩余的結(jié)果是 2 {HT,HH}。這意味著第一個事件可能會影響第二個事件。

        例如:從 10 個不同顏色的球中選出 1 個綠球的概率是 1???, 10個球中選2個綠球的概率(2個綠、2個藍(lán)、2個紅、4個黃)2??? × 1??(這個排列組合會更清楚)

        簡而言之。當(dāng)?shù)谝粋€事件的發(fā)生影響第二個事件的發(fā)生時,它們是相關(guān)事件。

        P(A ∩ B) = P(A) ? P(B|A)

        這里,P(B|A) 被讀作 在 A 之后發(fā)生 B 的概率。這是當(dāng) A 事件已經(jīng)發(fā)生時發(fā)生 B 事件的概率。這稱為條件概率。

        聯(lián)合概率和條件概率


        例:城市中的一個三角形區(qū)域被化學(xué)工業(yè)污染。有2%的孩子住在這個三角區(qū)。其中 14% 的檢測過量有毒金屬呈陽性,而不在三角區(qū)居住的城市兒童的陽性檢測率僅為1%。

        考慮:T 表示居住在三角形區(qū)域的人,并且P 表示檢測呈陽性的人。

        當(dāng)它說區(qū)域中 14% 的孩子測試為陽性時,這意味著:如果從三角形中隨機(jī)抽取一個孩子,它將有 14% 的機(jī)會測試為陽性。這是 P(P∣T)

        P(P∩T) 的解釋是自整個人口中隨機(jī)選擇后即在三角形中并且測試為陽性的概率。


        用維恩圖理解


        P(A∩B) 是 A 和 B 都發(fā)生的概率(沒有任何附加信息。)


        P(A|B) 是如果我們知道 B 已經(jīng)發(fā)生,A發(fā)生的概率。


        讓我們通過一個例子來理解它。一個班有60名學(xué)生。33個喜歡藍(lán)色,23個喜歡紅色,20個學(xué)生喜歡這兩種顏色,4個學(xué)生喜歡橙色。

        1. 選出一個同時喜歡紅和藍(lán)顏色的學(xué)生的概率是多少?

        這非常簡單:P(B ∩ R) = 2????

        2. 從喜歡紅色的學(xué)生中選出一個喜歡藍(lán)色的學(xué)生的概率是多少?

        我們將檢查從特定學(xué)生集中選擇具有特定選擇的學(xué)生的概率。
        ? 喜歡紅色的學(xué)生有 23 人。其中有 20 個喜歡這兩種顏色。

        P(B | R) =2????

        通過維恩圖和上面的例子,我們可以說在這兩種情況下,事件的結(jié)果都沒有改變,但樣本空間正在減少。因此:
        ??(??∣??) ≥??(??∩??)


        更多的例子


        例子1:


        假設(shè)擲兩個骰子,第一個得到6第二個得到4的概率是多少? 假設(shè)擲兩個骰子,如果兩個骰子的數(shù)字之和是10,第二個骰子顯示4的概率是多少?

        在第一種情況下,沒有給出定義樣本空間的條件。所以我們從兩個骰子中取可能的結(jié)果,也就是36。

        P(a∩b) = 2/36

        在第二種情況下,對于樣本空間有一個條件,即骰子上的兩個數(shù)的樣本空間總和為10。樣本空間的總元素只有3 {4+6,5+5,6+4}

        P(a | b) = 1/3

        例子2:


        一個人正在過馬路,我們想計算他被路過的汽車撞到的概率,這取決于交通燈的顏色。

        設(shè)H代表這個人是否被撞,C代表紅綠燈的顏色。

        H ={撞,不撞}
        C ={紅、黃、綠}。

        在這種情況下,你被撞到的條件概率是概率P(H=撞到|C=紅色),即假設(shè)燈是紅色的,你被車撞到的概率有多大。

        即使不是紅燈,也有可能有人被撞到,但這里我們只考慮紅燈時發(fā)生的車禍。

        而聯(lián)合概率則是P(H=撞到,C=紅色),即紅燈亮?xí)r你被車撞到的概率。

        假設(shè)一個人橫穿馬路 3 次而沒有發(fā)生事故。但第7次被撞了。如果使用聯(lián)合概率,我們還想知道當(dāng)他被撞時燈是紅色的概率是多少。

        現(xiàn)在如果我們說,他在紅燈時過馬路10次,被車撞了7次。在這種情況下,樣本空間的條件是已經(jīng)給定的。

        例子3:

        研究人員調(diào)查了100名學(xué)生,詢問他們最想擁有哪種超能力。這個雙表格顯示了參與調(diào)查的學(xué)生樣本的數(shù)據(jù):


        我們來找出不同的概率:

        1. 找出學(xué)生選擇飛行作為他們超能力的概率。

        沒有給出樣本空間的條件。我們?nèi)∷袑W(xué)生(100)來計算概率。
        P(fly) = 38/100 = 0.38

        2. 求出該學(xué)生是男性的概率。

        同樣,沒有給出樣本空間的條件。我們?nèi)∷袑W(xué)生(100)來計算概率。
        P(male)= 48/100 = 0.48

        3. 求選擇飛行作為超能力時,這個學(xué)生是男性的概率。

        這很有趣,這個問題的樣本空間是一群想要飛行的學(xué)生。n (S) = 38,38名學(xué)生中有26名是男性。所以:

        P(male∣fly) = 26/38 = 0.68

        或者用條件概率公式:

        P(male∩fly) =選擇飛行男生/總?cè)藬?shù)= 26/100
        P(male∣fly)= P(male∩fly)/ P(fly)= 26/38 = 0.68

        4. 假設(shè)該學(xué)生是男性,求出該學(xué)生選擇飛行的概率。

        這和上一題差不多。這個問題的樣本空間為n(S) = 48。在48名學(xué)生中,有26人選擇飛行。所以:

        P(male∣fly) = 26/48 =0.68

        5、I代表一個學(xué)生選擇隱身作為超能力的事件,F(xiàn)代表一個學(xué)生是女性的事件。

        解釋P(I∣F)≈0.62的含義;

        • 大約62%的女性選擇隱身作為她們的超能力。
        • 在選擇隱身作為自己超能力的人中,大約有62%是女性。

        解釋如下:

        n(S) =所有女性,I∣F可以被解讀為在所有女性中選擇隱身的人。

        總的來說,我們可以理解為大約62%的女性選擇隱身作為她們的超能力。所以表述a是正確的。

        例子4:

        下表是將各國按地區(qū)和平均創(chuàng)業(yè)成本(占某一年人均國民總收入(GNI)的百分比)進(jìn)行了分類。


        考慮到如果該國的創(chuàng)業(yè)成本歸類為高,那么找出該國位于南亞地區(qū)的概率。

        這個問題屬于條件概率,因?yàn)榻o定了選擇樣本空間的條件:創(chuàng)業(yè)成本高的國家 n(S) = 87(樣本空間),  以上樣本空間中的南亞地區(qū)國家,即創(chuàng)業(yè)成本高的國家:7

        所以,從創(chuàng)業(yè)成本高的國家中選擇南亞地區(qū)國家的概率= 7/87

        如果我們用條件概率的公式:


        我們可以先計算 P(A ∩ B),即從所有南亞地區(qū)且創(chuàng)業(yè)成本高的國家中選擇一個國家的概率。


        這樣的國家有7個。由于沒有定義選擇樣本空間的條件,我們將采用全部空間,即 n(S) = 188。

        P(A ∩ B) = 7/188

        現(xiàn)在,我們需要計算一個國家創(chuàng)業(yè)成本高的概率。這很簡單:

        P(A) = 87/188

        使用公式 得到P(B|A) = 7/87

        總結(jié)


        希望本文可以解釋聯(lián)合概率和條件概率之間區(qū)別和聯(lián)系,感謝閱讀。

        編輯:黃繼彥





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