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2.1 貝葉斯公式

概率的本質是探尋隨機事件背后的規律,一般可用公式PA)表示,意為隨機事件A所包含的單位事件的數量與隨機變量空間中所有單位事件數量之比,其中隨機事件A表示隨機事件在總集合中的一個子集。

假定集合O代表所有單位事件的數量fO),AB分別代表兩個不同隨機事件的單位事件數量fA)和fB),則有

條件概率是在限定隨機事件A的條件下,隨機事件B的發生概率。假定隨機事件A發生的次數為fA),在A事件條件下事件B發生的次數為fC),則條件概率為fC/fA)。

條件概率通過公式表示在限定隨機事件A的條件下,隨機事件B的發生概率,則有:

在隨機事件集合O中,有隨機事件AB,若事件C在隨機事件AB同時發生時才發生,即AB一同發生的概率為A發生的概率乘以在A條件下B發生的概率。

表示為C?AB,則隨機事件C發生的概率PC)為聯合概率,表示為PBA),則有:

公式中,通常情況下概率PA)和PB)容易求得,如果得知兩個條件概率兩者之一,即可輕易求得第四個概率,因此,常用于通過容易得到的條件概率,推導出較難求得的概率,即為貝葉斯公式。

以條件概率和貝葉斯公式實現機器為例:

假定有英語句子U需要翻譯成中文句子V,若英語句子U的翻譯結果有V1,V2,V3,…,VNN種,那只需選擇一個翻譯結果V,使在已知英語句子U的條件下,V的概率相對其他翻譯結果的條件概率最高即可。假如現在句子U有20種翻譯方法,分別有各自的條件概率值,這時就要派上貝葉斯公式了。

對若干家生產制造企業的產品質量分析后發現,在過去一段時間內工業產品合格率提高了5%的制造企業中,有占總數70%的制造企業在此期間實施了嚴格的產品質量監控。同時,在工業產品質量合格率提高幅度不到5%的制造企業中,只有占總數25%的制造企業實施了質量監控。假定工業產品合格率提高5%的概率為8%,那么實施了質量監控將工業產品合格率提高5%的概率是多少?

先定義概率的表示方法:

PA)——工業產品合格率提高幅度為5%的概率;

PB)——制造企業實施質量監控的概率;

P——假設制造企業已經實施了質量監控,產品合格率提高幅度為5%的概率;

P——工業產品質量合格率提高幅度5%,制造企業實施了質量監控的概率。

通過貝葉斯公式,可得:

即實施了質量監控系統的產品合格率上漲5%的概率為0.1958。

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