什么是条件概率，条件概率的定义和含义

在同一个样本空间Ω中的事件或者子集A与B，假设随机从Ω中选出的一个元素属于B，既然如此那，下一个随机选择的元素属于A的可能性就定义为在B的前提下A的条件可能性。条件可能性示例子：就是事件A在另外一个事件B已经出现条件下的出现可能性。条件可能性表示为P(A|B)，读作“在B条件下A的可能性”。条件可能性公式如：按照非常多的统计，大熊猫活到十岁的可能性是0.8，活到十五岁的可能性是0.6，若现有一只大熊猫已经十岁了，则他活到十五岁的可能性是多少？

条件可能性（conditional probability）就是事件A在另外一个事件B已经出现条件下的出现可能性。条件可能性表示为P（A|B），读作“在B条件下A的可能性”。

联合可能性表示两个事件共同出现的可能性。A与B的联合可能性表示为或者或者。

边缘可能性是某个事件出现的可能性。边缘可能性是这样得到的：在联合可能性中，把后结果中不用的那些事件合并成其事件的全可能性而消失（对离散随机变量用求和得全可能性，对连续随机变量用积分得全可能性）。这称为边缘化（marginalization）。A的边缘可能性表示为P（A），B的边缘可能性表示为P

一、条件可能性具体介绍？

条件可能性是在B出现的前提下，A出现的可能性，再设事件时你应该分别设A,B两事件的出现可能性为P(A),P(B),然后按照题意看让你计算什么。

例:

有一考生，考试成绩数学不及格的可能性是0.15，语文不及格的可能性是0.05，两者都不及格的可能性为0.03，在一次考试中，已知他数学不及格，既然如此那，他语文不及格的可能性是多少？

记事件A为“数学不及格”，事件B为“语文不及格”,则P(A)=0.15P(B)=0.05,P(AB)

=0.03 则P(B︳A)=P(AB)/P(A)=0.2

二、扩展资料

条件可能性是指事件A在另外一个事件B已经出现条件下的出现可能性。条件可能性表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的可能性”。条件可能性可以用决策树进行计算。条件可能性的谬论是假设 P(A|B) 总体等于 P(B|A)。数学家John Allen Paulos 在他的《数学盲》一书中指出医生、律师还有其他受过很好教育的非统计学家常常会犯这样的错误。这样的错误可以通过用实数而不是可能性来描述数据的方式来不要。

样本点总数为：3的3次方=27. A中有3！=6。 B中有：3*（2的平方）=12。 故：P(A)=6/27, P(B)= 12/27. 注意到：B包含A，故P（AB）=P（A）。 以此，按公式，有：P（A|B）=P（AB）/P（B）=P（A）/P（B）=6/12=1/2。

P(A)=A所含样本点数/整体所含样本点数。实用中常常采取“排列组合”的方式计算·定理：设A、B是互不相容事件（AB=φ），则：P（A∪B）=P（A）+P（B）

条件可能性

条件可能性：已知事件B产生的条件下A产生的可能性，称为条件可能性，记作：P(A|B)

条件可能性计算公式：

当P(A)0，P(B|A)=P(AB)/P(A)

当P(B)0，P(A|B)=P(AB)/P(B)

乘法公式

P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)

推广：P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)

条件可能性及其性质

1.条件可能性及其性质(1)条件可能性的定义 为在事件A出现的条件下,事件B 出现的条件可能性. (2)条件可能性的求法 求条件可能性除了可借助定义中的公式,还可以借助古典 概型可能性公式,即P(B|A)= (3)条件可能性的性质条件可能性具有大多数情况下可能性的性质,

条件可能性是指在同一个样本空间Ω中的事件或者子集A与B，假设随机从Ω中选出的一个元素属于B，既然如此那，下一个随机选择的元素属于A的可能性就定义为在B的前提下A的条件可能性[1]。

全可能性公式是数学专业名词。全可能性公式为可能性论中的重要公式，它将会针对一复杂事件A的可能性解答问题转化为了在不一样情况下出现的简单事件的可能性的求和问题。内容：假设事件B1、B2、B3…Bn构成一个完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集；并且P（Bi)大于0，则对任一事件A有P(A)=P(A|B1)*P(B1)+P(A|B2)*P(B2)+...+P(A|Bn)*P(Bn).(或者：p(A)=P(AB1)+P(AB2)+...+P(ABn)).(这当中A与Bn的关系为交)。