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贝叶斯公式经典例题

第一类人的概率为20%,第二类为80% 所以概率为0.2*0.4+0.1*0.8=0.16 (1)零件是第一台生产的概率为2/3,是第二台生产的概率为1/3 所以不合格的概率为0.03*2/3+0.06*1/3=0.04,合格的概率为0.96 (2)如果不合格,第二台加工的概率为0.06/(0.06...

这个事件记法就有问题!事件A和事件B是对立事件,A非等于B了!

我们考虑下什么情况会检测出阳性。 很自然,其中一种便是真的得癌症了而且检测出了阳性。然而检测的准确率只有95%,这意味着还有5%的可能是把未患癌症检测成阳性。虽然检测错误的可能性很低,可因为不患癌症的人基数太多,把那5%的错误检测给放...

全概率公式与贝叶斯公式的区别如下: 全概率公式是数学专业名词。全概率公式为概率论中的重要公式,它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。内容:如果事件B1、B2、B3…Bn构成一个完备事件组,即它...

利用贝叶斯公式把后验概率转化为先验概率。需要计算的是【观测出阳性的情况下得癌症的概率】,而我们知道的是【得癌症的情况下观测出阳性的概率】、【不得癌症情况下观测出阴性的概率】以及【得癌症的概率】这些先验知识。 其中,C表示Cancer癌...

分母不就是第一问中用过的 P(A)=∑P(Bi)P(A|Bi) 吗?其实,第二问更是一个基本概念: P(Bi|A)=P(ABi)/P(A) =P(Bi)P(A|Bi)/P(A)

请看图片

这个公式中讨论的就是连续概率分布的情况。 在连续情况下,某个点的概率密度是有意义的,某个点的概率没有意义。

P (A|D) = a∑B∑CP(A, B, C, D) = a∑B∑CP(A) P (B|A) P (C|A) P (D|B, C) = aP (A)∑B P (B|A) ∑C P (C|A) P (D|B, C) ∑B P (B|A) ∑C P (C|A) P (D|B,C) = P (B|A) ∑C P (C|A) P (D|B, C) + P (~B|A)∑C P (C|A) P (D|~B, C) = P (B|A) [P (C|A) P ...

x是给定的,也就是说分母p(x)是一个常数,等式左边能不能取到最大值只与等式右边的分子有关系,于是分母就被扔掉了

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