北郵概率論與數理統計條件概率-資料下載頁
2025-06-28 09:25本頁面
【正文】 識會有所調整,貝葉斯公式從數量上刻畫了在有了進一步信息的條件下對諸事件的認識的調整. , 稱為先驗概率（或先驗信息）， ,… , 稱為后驗概率（或后驗信息）。我們先看下面問題。考慮不放回抽樣模型: 一個袋有7個球,其中5個紅球,每次取一個,這是簡單、.解:設“第一次取到紅球”, “第二次取到紅球”,由貝葉斯公式 ,?設想你和另外一位同學抓鬮,鬮中一部分有獎,你看到了另外一同學中獎了,此時你會覺得“我中獎的可能性減少了”,上面的結果其實是符合“直觀”的.例 續(xù)保險問題,假設任一投保人在各年是否出事故相互獨立,(1) 新投保的人第一年出了事故,求他是易發(fā)事故者的概率；(2) 新投保的人第一年出了事故,求他第二年會出事故的概率。解:記“投保人為易出事故者”, “投保人第年出事故”(,則有 , , (1) (2) 先求 思考: ,求他第年會出事故的概率,在很大時這個概率的近似值是多少?,某種“壞”,基因型將不能長大成人, 基因型的人稱為“帶菌者”(具隱性性狀). 已知某人有一個兄弟由于具有基因型而在童年死去,(1)求他是帶菌者的概率.()(2)假定在自然成人人群中(不論性別如何)帶菌者的概率為(成人人群中帶基因的比例是，帶基因的比例是)，若他與一位不知是否具有這種“歷史”的女人結婚,他們的小孩具有基因型的概率各是多少?（）注:如果把事件看成是會影響結果發(fā)生機率的原因,則全概率公式可形象地看成“原因推結果”。而貝葉斯公式恰好相反,可看成“結果推原因”.在統計學中,要依據收集的數據去尋找感興趣的問題的答案,這是一個“由結果找原因”的過程,依據這個公式的思想發(fā)展了一整套統計推斷的方法,叫做“貝葉斯統計”. 8
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