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本文目录一览：
- 1、条件概率的计算公式是什么？
- 2、条件概率三大公式
- 3、条件概率公式
条件概率的计算公式是什么？
P(A|B) = P(AB)/P(B)
当P(A)和P(B)不相关时，P(AB)=P(A)*P(B)；当P(A)和P(B)相悉银神关时，睁亏P(AB)=P(A|B)/P(B)或者P(AB)=P(B|A)/P(A)。
P(A|B)——在 B 条件下 A 的概率。即事件A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率。
P(AB)——事件A、 B同时发生的概率，即联合概率。联合概率表示两个事件共同发生的概率。A 与 B 的联合概率表示为 P(AB) 或者 P(A,B)。
当且仅当A与B满足
P(A∩B)=0
且P(A)≠0，P(B)≠0的时候，A与B是互斥的。
因此，
P(A|B)=0
P(B|A)=0
换句话说，如果B已经发生，由于A不能和B在同一场搏差合下发生，那么A发生的概率为零；同样，如果A已经发生，那么B发生的概率为零。
以上内容参考：百度百科-条件概率
条件概率三大公式
条件概率三大公式有：乘法公式，全概公式，贝叶斯公式。
条件概率在概率论中占有相当重要的地位，是概率论基础知识中的一一个基本概念。在条件概率定义的基础上，进一步探讨条件概率的性举散昌质、计算及其重要公式，有助于解决各种条件概率方面的问题。条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为: P ( A|B) , 读作“在B的条件下A的概率”。
条件概率可以正扒用决策树进行计算。条件概率的谬论是假设掘冲P(A|B)大致等于P(B|A)。
条件概率公式
条件概率公式是：
公式中P(AB)为事件AB的联合概率，P(A|B)为条件概率，表示在B条件下A的概率，P(B)为事件B的概率。
如果事件B的概率 P(B) 0，那么Q(A) = P(A | B) 在所有事件A上所定义的燃穗函数 Q 就是概率测度。 如果 P(B) = 0，P(A | B) 没有定义，条件概率可以用决策树进行计算。
扩展资料：扒段纯
边缘概率
是某个事件发生的概率，而与其它事件无关。边缘概率是这样得到的：在联合概率中，把最终结果中不需要的那些事件春咐合并成其事件的全概率而消失（对离散随机变量用求和得全概率，对连续随机变量用积分得全概率）。这称为边缘化（marginalization）。A的边缘概率表示为P(A)，B的边缘概率表示为P(B)。
需要注意的是，在这些定义中A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生，也可能相反，也可能二者同时发生。A可能会导致B的发生，也可能相反，也可能二者之间根本就没有因果关系。例如考虑一些可能是新的信息的概率条件性可以通过贝叶斯定理实现。
条件概率公式的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于条件概率公式怎么用、条件概率公式的信息别忘了在本站进行查找喔。
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