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: