条件概率#
设事件A和B是样本空间S中的两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的概率称为条件概率,记为P(A∣B)
常用公式#
P(A∣B)=P(B)P(AB)P(B)>0乘法定理#
P(AB)=P(B)P(A∣B)=P(A)P(B∣A)推广到n个事件
P(A1A2⋯An)=P(A1)P(A2∣A1)P(A3∣A1A2)⋯P(An∣A1A2⋯An−1)全概率公式#
设A1,A2,⋯,An是互不相容的事件,若对任一事件B,都有B⊂A1+A2+⋯+An,则
P(B)=i=1∑nP(Ai)P(B∣Ai)贝叶斯公式#
其实就是上述三个公式的结合,所以也不用特意背下来套公式,
我认为更好的方法是灵活组合上面的三个
设A1,A2,⋯,An是互不相容的事件,若对任一事件B,都有B⊂A1+A2+⋯+An,且P(B)>0,则
P(Ai∣B)=j=1∑nP(Aj)P(B∣Aj)P(Ai)P(B∣Ai)
独立性#
独立的定义#
两事件A和B为任意事件,若
P(AB)=P(A)P(B)则称事件A和B是相互独立的
独立的性质#
A和B独立
条件不影响概率
P(B∣A)=P(B∣Aˉ)=P(B)多个事件的独立性#
事件A,B,C,如果有
P(AB)=P(A)P(B)P(AC)=P(A)P(C)P(BC)=P(B)P(C)则称事件A,B,C是两两独立的
若再同时满足
P(ABC)=P(A)P(B)P(C)则称事件A,B,C是相互独立的