Probabilité de a sachant b exemple

Diagramme d`arbre pour dessiner deux billes “. Dans l`inférence statistique, la probabilité conditionnelle est une mise à jour de la probabilité d`un événement basé sur de nouvelles informations. Voir attente conditionnelle pour plus d`informations. Si la probabilité d`un événement n`affecte pas l`autre, vous avez un événement indépendant. Frequentiquement, la probabilité conditionnelle partielle est logique, si les conditions sont testées dans des répétitions d`expérience de longueur appropriée n {displaystyle n} [7]. Exemple 1: les chances de vous faire promouvoir cette année sont 1/4. Nous avons P (A | B) = P (A ∩ B) P (B) = 3/36 10/36 = 3 10, {displaystyle P (A | B) = {tfrac {P (Acap B)} {P (B)}} = {tfrac {3/36} {10/36}} = {tfrac {3} {10}},} comme on le voit dans le tableau. Laissez Ω être un espace échantillon avec des événements élémentaires {ω}. Le cercle et le rectangle seront expliqués plus tard, et doivent être ignorés pour l`instant. Dans ce cas, ce qui est mesuré est que si l`événement B (“ayant la dengue”) a eu lieu, la probabilité de a (test est positif) étant donné que B (ayant la dengue) est survenu est de 90%: c`est-à-dire, P (A | B) = 90%. La probabilité conditionnelle partielle P (A | B 1 = b 1 ⋯ B m = b m) {displaystyle P (A | B _ {1} equiv bte {1} cdots (m}) equiv (b) {m})} est sur la probabilité de l`événement A {displaystyle A} étant donné que chacun des événements de condition B i {displaystyle b _ {i}} s`est produit à un degré de i {displaystyle bte {i}} (degré de croyance, degré d`expérience) qui peut être différente de 100%.

Si A et B ne sont pas indépendants, alors ils sont dépendants. Le questionneur n`est pas dit comment la pièce a atterri, de sorte qu`il ne sait pas si une réponse «oui» est la vérité ou est donné seulement en raison du tirage au sort de la pièce. Si P (A | B) = P (A), alors les événements A et B sont dit indépendants: dans un tel cas, avoir des connaissances sur l`un ou l`autre événement ne modifie pas nos connaissances sur les autres événements. La probabilité réelle observée par le médecin est P (SC | H). les chiffres de la première rangée signifient que 43 personnes dans l`échantillon étaient des hommes qui ont été mariés pour la première fois dans leur adolescence, 293 étaient des hommes qui étaient d`abord mariés dans la vingtaine, 114 hommes qui étaient d`abord mariés dans la trentaine, et un total de 450 personnes dans l`échantillon étaient des hommes. Alternativement, si une personne teste positif pour la dengue, elle peut avoir seulement 15% de chances d`avoir effectivement la dengue parce que la plupart des gens n`ont pas la dengue et le taux de faux positifs pour le test peut être élevé. Nous recherchons P (D). Chocolat, et 35% comme le chocolat et comme fraise. Un comptable a observé que 5% de toutes les copies d`un formulaire en deux parties ont une erreur dans la partie I et que 2% ont une erreur dans la partie II. Un économiste souhaite déterminer la proportion p de la population de contribuables individuels qui ont volontairement soumis des renseignements frauduleux sur une déclaration de revenus.