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[概率] 条件概率(Conditional Probability)

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发表于 2024-1-30 04:43:58 | 显示全部楼层 |阅读模式

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条件概率(Conditional Probability)


准备好迎接概率的挑战了吗?!

在【数学广场】这个角落,我们将不断推出令人头脑风暴的概率难题,让乐趣和逻辑同行!

如果你在解题的过程中对概率的某些知识点还不大熟悉,别担心,小甲鱼会尽自己对最大的努力,带你一起探寻知识的海洋。

在这里,每一个思维的火花都将被点燃!不管你的起点在哪里,小甲鱼期待与你一同探索,扩展学识的广度并经历思想的飞跃。

一起来参与这场智力的盛宴吧,为这场智力的旅程增添更多精彩!



今天,小甲鱼就给大家讲讲条件概率~

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基础概念

在深入条件概率之前,需要理解概率论中的一些基础概念:

  • 试验(Experiment):在概率论中,试验指的是在特定条件下进行的,且其结果不确定的过程。例如,掷骰子就是一个试验。
  • 样本空间(Sample Space):一个试验所有可能结果的集合。对于掷一个六面骰子,样本空间 S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}。
  • 事件(Event):样本空间的一个子集。例如,掷出一个偶数可以表示为事件 A = {2, 4, 6}。


概率是什么?

一个事件的概率就是衡量该事件发生的可能性,通常表示为 P(A),其中 A 是一个事件。

概率的值介于 0 和 1 之间,其中 0 表示事件不可能发生,1 表示事件必然发生。

比如摇骰子,摇到 1 点的概率是 1/6,记为 P(1) = 1/6。


条件概率是什么?

事件通常不会是孤立的,通常某个事件的发生会对另一个事件发生的概率产生影响。

比如今天小甲鱼的老婆心情不好,那么小甲鱼要负责喂狗铲屎的概率就会大大提升!

因此,条件概率是指在事件 B 已经发生的前提下,事件 A 发生的概率,记为 P(A|B)。

其数学表达式为:

$P(A|B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)}$

只有当 P(B) > 0 时,上述定义才有意义,因为你不能在一个不可能发生的事件上条件化。

这个公式的含义是:事件 A 和 B 同时发生的概率(即 A 和 B 的交集,交集不懂请看这里 -> 传送门),除以事件 B 发生的概率。


条件概率的直观理解

下面小甲鱼通过一个扑克牌的例子,带大家直观地理解什么是条件概率:

想象你有一副常规的 52 张扑克牌,你随机抽取一张牌,事件 A 是抽到一张红心,事件 B 是抽到一张花牌(J、Q、K)。

如果现在你已经知道抽到的牌是花牌(J、Q、K),那么让你重新评估抽到红心的概率就是条件概率。

由于你抽到了花牌,那么样本空间从原来的 52 一下子缩小到了 12(每张花牌各有 4 种不同的花色),

在这 12 张花牌中,只有 3 张红心(红心J、红心Q、红心K),所以现在抽到红心的条件概率 P(A|B) 是:

$P(A|B) = \frac{红心花牌的数量}{花牌的总数量} = \frac{3}{12} = \frac{1}{4}$


独立性

如果事件 A 和 B 是独立的,那么 P(A|B) = P(A)。

也就是说,如果事件 B 的发生不影响事件 A 的发生概率,那么 A 的条件概率就等于它的无条件概率。

无条件概率(也称为边缘概率)是指一个事件发生的概率,而不考虑其他事件发生的情况。

比如摇骰子,无论前面已经连续摇了多少个 6,下一次摇到 6 的概率仍然是 1/6。


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发表于 2024-1-30 09:39:00 | 显示全部楼层
到时候可以拓展一下,全概率公式和贝叶斯公式,都是基于条件概率衍生的
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