什么是条件概率？
提示：
条件概率怎么理解？
提示：
什么是条件概率？
条件概率是指事件A在事件B发生的条件下发生的概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“A在B发生的条件下发生的概率”。若只有两个事件A，B，那么，P（A|B）=P（AB）/P（B）。 如果 P(B) = 0，P(A | B) 没有定义。 在定义中，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。 扩展资料： 当且仅当两个随机事件A与B满足P(A∩B)=P(A)P(B)的时候，它们才是统计独立的，这样联合概率可以表示为各自概率的简单乘积。同样，对于两个独立事件A与B有P(A|B)=P(A)以及P(B|A)=P(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。
条件概率怎么理解？
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”。 条件概率可以用决策树进行计算。条件概率的谬论是假设 P(A|B) 大致等于 P(B|A)。数学家John Allen Paulos 在他的《数学盲》一书中指出医生、律师以及其他受过很好教育的非统计学家经常会犯这样的错误。这种错误可以通过用实数而不是概率来描述数据的方法来避免。 扩展资料： 条件概率在认知上有非常重要的意义，考虑不考虑条件，两个随机事件发生的概率可以差出很多数量级，原来不可能发生的事情，就极可能会发生，原来以为是大概率的事情，可能根本就不会发生。 当一个随机试验在同等条件下进行很多次时，就把它发生的次数，除以试验的总次数，作为近似的概率。在计算语言中词汇出现的概率时也是如此。 参考资料来源： 百度百科-条件概率