Что такое вероятность — значение и понятия?

Вероятность относится к шансу или вероятности того, что конкретное событие произойдет. Событие — это набор результатов, а результат получается в результате эксперимента.

P(A) = M/N, где M= количество исходов, благоприятных для появления A, а N= общее количество возможных исходов.

Вероятность является чистым числом и может быть больше 0 и меньше 1.

Взаимоисключающие события – это события, в которых два исхода таковы, что между ними нет ничего общего.

Независимые события — это события, в которых возникновение одного не зависит от возникновения другого.

Каковы правила расчета вероятности?

Правило добавления – взаимоисключающие события

P(A U B) = P(A) + P(B)

Произойдет либо А, либо Б, либо оба

Правило добавления – не взаимоисключающие события

P(A U B) = P(A) + P(B) — P(A пересечение B)

Оба события учитываются, вычитая пересечение между ними

Если взаимно не пересекаются: - P (пересечение A B) = 0

События, независимые от правила умножения

P (пересечение B) = P (A) * P (B)

Правило умножения — события, не являющиеся независимыми (условная вероятность)

P(пересечение B) = P(A)*P(B/A)

Что такое предельная вероятность на примере?

Предельная вероятность — это вероятность того, что одна переменная примет определенное значение независимо от значений других.

Таблицы непредвиденных обстоятельств и запасы рассматриваются как предельная вероятность

В таблице ниже приведен пример:

1)Какое соотношение семьи является покупателем автомобиля?

80/200, это предельная вероятность

2)Какое соотношение семьи покупателя автомобиля и зарплаты выше 20к?

42/200, это совместная вероятность

3) Семья имеет доход более 20к, какой процент семьи является покупателем автомобиля?

42/80, это условная вероятность

Что такое теорема Байеса с примером?

Теорема Байеса описывает вероятность события, основанную на предварительном знании условий, которые могут быть связаны с этим событием. Он используется в ситуациях, когда нам нужно переключать вероятности и когда ложные срабатывания перекрывают истинные срабатывания.

Он в основном используется для обнаружения спама и линейного дискриминантного анализа.

Математически теорема Байеса представляется как:

Пример теоремы Байеса: