• 概率论疑难问题---1、通俗理解全概率公式和贝叶斯公式


    概率论疑难问题---1、通俗理解全概率公式和贝叶斯公式

    一、总结

    一句话总结:

    全概率就是表示达到某个目的,有多种方式,每种方式又有对应的成功率,问达到目的的概率是多少?具体做法就是把达到目的的所有情况的概率加起来就好
    全概率公式:$$P ( B ) = sum _ { i = 1 } ^ { n } P ( M _ { i } ) P ( B | M _ { i } )$$
    贝叶斯公式就是当已知结果,问导致这个结果的第i原因的可能性是多少?执果索因!
    贝叶斯公式:$$P ( M _ { i } | B ) = frac { P ( M _ { i } ) P ( B | M _ { i } ) } { sum _ { j = 1 } ^ { n } P ( M _ { j } ) P ( B | M _ { j } ) }$$

    二、通俗理解全概率公式和贝叶斯公式

    博客对应课程视频位置:1、全概率公式和贝叶斯公式-范仁义-读书编程笔记
    https://www.fanrenyi.com/video/45/382


    一、条件概率是什么

    举个例子,比如让你背对着一个人,让你猜猜背后这个人是女孩的概率是多少?

    直接猜测,肯定是只有50%的概率。

    假如现在告诉你背后这个人是个长头发,那么女的概率就变为90%。

    所以条件概率的意义就是,当给定条件发生变化后,会导致事件发生的可能性发生变化

    条件概率写法

    P(A|B)表示事件B发生后事件A发生的概率,对应到上面的例中:B表示背后这个人是个长头发,A表示这个人是女孩的概率

    问题:思考P(A|B)到底怎么求

    求事件A和事件B同时发生的概率

    看图可得事件A和事件B同时发生的概率就是P(A∩B),也写作P(AB)

    相当于P(A∩B)/1,

    条件概率:事件B发生后事件A发生的概率

    直接看图非常好解释

    $$P(A|B)=frac { P ( A ∩ B ) } { P ( B )}Rightarrow p ( A cap B ) = p ( A | B ) imes p ( B )$$
     

    条件概率和同时发生的本质区别是什么

    样本空间发生了变化

    条件概率:事件A发生后事件B发生的概率

    $$P(B|A)=frac { P ( B ∩ A ) } { P ( A )}Rightarrow p ( B cap A ) = p ( B | A ) imes p ( A )$$
     

    而P(A∩B)=P(B∩A),从图中可以轻易看出来,并且P(A∩B)和P(B∩A)都是表示事件AB同时发生的概率

    所以

    $$p ( A cap B ) = p ( A | B ) imes p ( B )=p ( B cap A ) = p ( B | A ) imes p ( A )$$
     

    也就是

    $$p ( A | B ) imes p ( B ) = p ( B | A ) imes p ( A )$$
     

    再变换一下

    $$p ( A | B )  = frac { P ( B | A ) imes p ( A ) } { P ( B )}$$
     

    二、全概率公式

    最近《斗罗大陆》的动画不是在热播么,所以拿《斗罗大陆》来举例子

    假设唐三面前有一个敌人比比东,唐三有三种单独的方式可以打败比比东,方式一是使用蓝银皇武魂,方式二是使用昊天锤武魂,方式三使用唐门暗器(比如佛怒唐莲),唐三使用这三种招式的概率分别是:

    Mi表示唐三单独选择某种招式,比如P(M1)表示唐三选择蓝银皇武魂概率,P(Hi)表示唐三第i种招式命中的概率,

    P(M1)=0.5,P(M2)=0.4,P(M3)=0.1

    这三种招式成功让比比东中招(中招就算打败)的概率分别为:

    P(H1)=0.3,P(H2)=0.2,P(H3)=0.5

    求唐三打败比比东的概率是多少?

    解决思路:

    这里唐三有三种方式打败比比东,我们把这三种方式打败比比东的概率加起来,就是总的打败比比东的概率

    P(B)表示唐三打败比比东的概率

    $$P(B)=P(M1) imes P(B|M1)+P(M2) imes P(B|M2)+P(M3) imes P(B|M3)$$
     

    这一步有问题

    $$P(B)=P(M1) imes P(H1)+P(M2) imes P(H2)+P(M3) imes P(H3)$$

    $$P(B)=0.5 imes 0.3+0.4 imes 0.2+0.1 imes 0.5=0.15+0.08+0.05=0.28$$
     

    全概率就是表示达到某个目的,有多种方式,每种方式又有对应的成功率,问达到目的的概率是多少?

    具体做法就是把达到目的的所有情况的概率加起来就好

    全概率公式描述

    $$P ( B ) = sum _ { i = 1 } ^ { n } P ( M _ { i } ) P ( B | M _ { i } )$$
     

    公式表示若事件M1,M2,…,Mn构成一个完备事件组且都有正概率,则对任意一个事件B都有公式成立。

    完备事件组

    三、贝叶斯公式

    我们照样来说唐三VS比比东的问题,前面的描述一样,

    我们现在已知 唐三打败了比比东,

    现在的问题是 上述三种方式中,唐三使用哪种方式的可能性最大


    解决这个问题的方式也很简单,

    就是把使用这三种方式打败比比东的概率分别求出来,然后比较一下就好了

    这些前面已经算过了的

    使用第一种方式打败比比东的概率

    $$p ( M1 | B )  = frac { P(B|M1) imes P(M1) } { P ( B )}=frac { 0.3 imes 0.5 } { 0.28}≈0.536$$
     

    使用第二种方式打败比比东的概率

    $$p ( M2 | B )  = frac { P(B|M2) imes P(M2) } { P ( B )}=frac { 0.2 imes 0.4 } { 0.28}≈0.286$$
     

    使用第三种方式打败比比东的概率

    $$p ( M3 | B )  = frac { P(B|M3) imes P(M3) } { P ( B )}=frac { 0.5 imes 0.1 } { 0.28}≈0.178$$
     

    从上面的结果中可以看到使用第一种方式的概率最大

    贝叶斯公式

    贝叶斯公式就是当已知结果,问导致这个结果的第i原因的可能性是多少?执果索因!

    $$P ( M _ { i } | B ) = frac { P ( M _ { i } ) P ( B | M _ { i } ) } { sum _ { j = 1 } ^ { n } P ( M _ { j } ) P ( B | M _ { j } ) }$$
     
     

    系列课程视频位置:

    1、全概率公式和贝叶斯公式-范仁义-读书编程笔记
    https://www.fanrenyi.com/video/45/382

    2、通俗理解泊松分布-范仁义-读书编程笔记
    https://www.fanrenyi.com/video/45/385

    3、通俗理解协方差与相关系数-范仁义-读书编程笔记
    https://www.fanrenyi.com/video/45/386

    4、通俗理解概率论中的“矩”-范仁义-读书编程笔记
    https://www.fanrenyi.com/video/45/387

    5、通俗理解中心极限定理-范仁义-读书编程笔记
    https://www.fanrenyi.com/video/45/388

    6、极大似然估计-范仁义-读书编程笔记
    https://www.fanrenyi.com/video/45/389

    7、通俗理解最小二乘法-范仁义-读书编程笔记
    https://www.fanrenyi.com/video/45/390

     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Renyi-Fan/p/13938798.html
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