全概率公式和贝叶斯公式

全概率公式和贝叶斯公式
全概率公式和贝叶斯公式

单位代码:005

分类号:o1

西安创新学院本科毕业论文设计

题目:全概率公式和贝叶斯公式

专业名称:数学与应用数学

学生姓名:行一舟

学生学号:0703044138

指导教师:程值军

毕业时间:二0一一年六月

全概率公式和贝叶斯公式

摘要:对全概率公式和贝叶斯公式,探讨了寻找完备事件组的两个常用方法,和一些实际的应用.全概率公式是概率论中的一个重要的公式,它提供了计算复杂事件概率的一条有效的途径,使一个复杂事件的概率计算问题化繁就简.而贝叶斯公式则是在乘法公式和全概率公式的基础上得到的一个著名的公式.

关键词:全概率公式;贝叶斯公式;完备事件组

The Full Probability Formula and Bayes Formula

Abstract:To the full probability formula and bayes formula for complete,discusses the two commonly used methods of events,and some practical applications.Full probability formula is one of the important full probability formula of calculation,it provides an effective complex events of the way the full probability of a complex events,full probability calculation problem change numerous will Jane.And the bayes formula is in full probability formula multiplication formula and the basis of a famous formula obtained.

Key words:Full probability formula;Bayes formula;Complete event group;

目录

引言 (1)

1.全概率公式和贝叶斯公式 (1)

1.1全概率公式 (1)

1.2贝叶斯公式 (2)

1.3全概率公式和贝叶斯公式的应用 (2)

2全概率公式和贝叶斯公式的推广 (8)

结束语 (10)

参考文献 (11)

致谢词 (12)

引言

应用全概率公式和贝叶斯公式是生活中和学习中经常运用到的两个公式,而在计算某个事件概率的关键是寻找与该事件相关的完备事件组,但在日常教学中发现许多同学在利用这两个公式计算某个事件的概率时,往往找不准相关的事件组,因而所求答案出现失误.本文针对这个问题展开讨论,通过对全概率公式和贝叶斯公式相关问题的分析,探讨了寻找完备事件组的两个常用方法,并发现贝叶斯公式和全概率公式在生活和应用中的推广.

1.全概率公式和贝叶斯公式

定义1.1设S 为样本空间,设1A ,2A ,n A 为S 的一个划分组,若它满足(1)i j =A A ?,i ,j =1,2,…,n ,i ≠j ;

(2)12···n A A A ∪∪

∪=S .则称1A ,2A ,…n A 为一个完备事件组.

1.1全概率公式

全概率公式是指若1A ,2A ,…n A 为一完备事件组,P (i A )>0(i =1,2…),则对于任意事件B ,有

[1]

1()()(|)n i i i P B P A P B A ==∑.

全概率公式的直观意义是:某事件B 的发生有各种可能的原因i A (i =1,2…),并且这些原因两两不能同时发生,如果B 是由原因i A 所引起的,若B 发生时,i BA 必同时发生,因而()P B 与()i P BA (i =1,2…)有关,且等于其总和

11()()(|)

n n i i i i i P BA P A P B A ===∑∑.

全概率的全就是总和的含义,当然这个总和要能求出来,需已知概率()i P BA ,或已知各原因i A 发生的概率()i P A 及在i A 发生的条件下B 的条件概率(|)i P B A (i =1,2…).通俗地说,事件B 发生的可能性,就是其原因i A 发生的可能性与在i A 发生的条件下事件

B 发生的可能性的乘积之和.

1.2贝叶斯公式

贝叶斯公式是指若1A ,2A ,…n A 为一完备事件组,且()i P A >0(i =1,2,…),则对任何概率非零的事件B ,有

1

()(|)()(|)

(|)()()(|)

i i i i i n j j j P A P B A P A P B A P A B P B P A P B A ===∑.在理论研究和实际中还会遇到一类问题,这就是需要根据试验发生的结果找原因,看看导致这一试验结果的各种可能的原因中哪个起主要作用,解决这类问题的方法就是使用贝叶斯公式.贝叶斯公式的意义是导致事件B 发生的各种原因可能性的大小,称之为后验概率.

1.3全概率公式和贝叶斯公式的应用

从公式结构上看,全概率公式与贝叶斯公式关系密切,如何正确使用这两个公式是本文的一个重要的内容.无论全概率公式还是贝叶斯公式都需要正确的找出完备事件组.

如果所求概率的事件与前后两个实验有关,且这两个实验彼此关联,第一个试验的各种结果直接对第二个试验产生影响,而问第二个试验出现某结果的概率,这类问题是属于使用全概率公式的问题,将第一个试验的样本空间分解成若干个互不相容的事件的和,这些事件就是所求的一个完备事件组.至于在什么情况下使用贝叶斯公式,这就要看问题的提法.如果已知某事件已发生,要求该事件与完备事件组中某一事件一同发生的概率,应采用贝叶斯公式求之.

如果事件B 能且只能在原因1A ,2A ,…n A 下发生,且1A ,2A ,…n A 是两两互不相容,那么这些原因就是一个完备事件组.如果这些原因发生的概率()i P A 以及在原因i A 发生下事件B 的条件概率(|)i P B A (i =1,2,…)都是已知的,或都可求出,则:

(1)可使用全概率公式计算事件B 的概率.

(2)如果已知事件B 发生,要计算导致结果B 发生的原因i A 的可能性大小,即事件i A 的条件概率(|)i P A B 的大小,可采用贝叶斯公式求之.显然如果把i A (i =1,2…)看成是导致事件B 发生的原因,那么全概率公式与贝叶斯公式可分别说成由因求果与执果

求因的概率计算公式.

例1.1设甲箱中有3个白球和2个黑球,乙箱中有1个白球和2个黑球,自甲箱中任意取2球放入乙箱,然后再从乙箱中任意取出2球,试求:

(1)从乙箱中取出的两球是白球的概率;

(2)在乙箱中取出的两球是白球的条件下,从甲箱中取出的两球是白球的概率.解(1)从乙箱中取球(第二个试验)之前,要从甲箱中任意取两球放入乙箱(第一个试验),而从甲箱中取球的结果影响到从乙箱中取球的结果,本题可用全概率公式来求解.

将第一个试验的样本空间分解,即可求得完备事件组.

因为从甲箱中任意取两球放入乙箱仅有3种可能:取得两白球,或者取得一黑球和一白球,或者取出两黑球,分别用1A ,2A ,3A 表示,则1A ,2A ,3A 即为所求的一个完备事件组,又设B 为乙箱中取出的两球是白球,则有

21123322123222555331(),()(),10510

C C C C P A P A P A C C C ======2232123225531(|),(|)(|)01010

C C P B A P B A P B A C C =====.由全概率公式得到

3

1()()(|)0.15i i i P B P A P B A ===∑.

(2)本题是在B 发生的条件下求导致这一试验结果发生的原因属于事件1A 的概率有多大,须用贝叶斯公式,

1111131

()(|)()(|)(|)0.16()(|)

i i i P A P B A P A P B A P A B P A P B A ====∑.例1.2在数字通讯中,信号是由数字0和1的长序列组成的,由于随机干扰,发送的信号0或1各有可能错误接受为1或0,现假设发送信号为0和1的概率均为1/2;又已知发送0时,接受为0和1的概率分别为0.7和0.3;发送信号为1时,接受为1和0的概率分别为0.9和0.1.求已知收到信号0时,发出的信号是0(即没有错误接受)的概率.

解设0A ={发送信号为0},1A ={发送信号为1},0B ={收到信号为0},1B ={收到信号为1},因为收到信号为0时,除来自发送信号确系为0外,还由于干扰原因,发送信号为1时,接受的信号也可能为0,因此导致事件0B 发生的原因只有事件0A 与1A ,且它们互不相容,故0A 与1A 构成一完备事件组,

由题设,有

0()P A =1()P A =12

,00(|)P B A =0.7,01(|)P B A =0.1,故0()P B =0()P A 00(|)P B A +1()P A 01(|)P B A =

12?0.7+12?0.1=0.4.若接受信号0时,发送信号是0的概率由贝叶斯公式得

000000()(|)(|)0.875()

P A P B A P A B P B ==例1.3甲、乙、丙三人同时对飞机进行射击,三人击中的概率分别为0.4,0.5,0.7,飞机被一人击中而被击落的概率为0.2,被两人击中而被击落的概率为0.6,若三人都击中,飞机必定被击落,求飞机被击落的概率.

解由于飞机被击落,必然是飞机被一人、二人或三人击中,如令C 表示事件飞机被击落,i B 表示事件飞机被i 人击中(i =0,1,2,3),1A ,2A ,3A 分别表示甲、乙、丙击中了飞机.因0B ,1B ,2B ,3B 两两互不相容,故0B ,1B ,2B ,3B 构成一个完备事件组,又由题设知1A ,2A ,3A 相互独立,且

1()P A =0.4,2()P A =0.5,3()P A =0.7,

1()P B =123()P A A A +123()P A A A +123()

P A A =1()P A 2()P A 3()P A +1()P A 2(P A 3()P A +1()P A 2()P A 3()

P A =0.4?0.5?0.3+0.6?0.5?0.7+0.6?0.5?0.3=0.36.

同理可求

2()P B =123()P A A A +123()P A A +123()

P A A A =0.4?0.5?0.3+0.4?0.5?0.7+0.6?0.5?0.7=0.41;

3()P B =123()P A A A =0.4?0.5?0.7=0.14.

又()i P B >0(i =0,1,2,3),且由题设有

0(|)P C B =0,1(|)P C B =0.2,2(|)P C B =0.6,3(|)P C B =1.

于是由全概率公式即得

3

1()()(|)i i i P C P B P C B ==∑=0.36?0.2+0.41?0.6+0.41=0.728

例1.4两台车床加工同样的零件,第一台出现不合格品的概率是0.03,第二台出现不合格品的概率是0.06,加工出来的零件放在一起,并且已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多一倍.

(1)求任取一个零件是合格品的概率;

(2)如果取出的零件是不合格品,求它是由第二台车床加工的概率.

解记事件1A 为“取到第一台车床加工的零件”,则

12()3P A =,11(3

P A =又记事件B 为“取到合格品”.显然1A ,1A 为一个完备事件组,则知

()()(|)()(|)P B P A P B A P A P B A =+=210.970.940.96?+?=.且用贝叶斯公式可得到

10.06()(|)3(|0.50.04()

P A P B A P A B P B ?===例1.5学生在做一道有4个选项的选择题时,如果他不知道问题的正确答案时,就做随机猜测.现从卷面上看题是答对了,试在以下情况求学生确实知道正确答案的概率.(1)学生知道正确答案和胡乱猜想的概率都是

12

;(2)学生知道答案的概率是0.2.

解记事件A 为“题目答对了”,事件B 为“知道正确答案”,则按题意有

(|)P A B =1,(|)P A B =0.25.

(1)此时有()P B =()P B =0.5,所以由贝叶斯公式得

()(|)

(|)()(|)()(|)

P B P A B P B A P B P A B P B P A B =+=0.510.510.50.25

??+?=0.8(2)此时有()P B =0.2,()P B =0.8,所以由贝叶斯公式得

()(|)

(|)()(|)()(|)

P B P A B P B A P B P A B P B P A B =+=

0.210.210.80.25??+?=0.5例1.6有两箱零件,第一箱装50件,其中10件是一等品;第二箱装30件,其中18件事一等品,现从两箱中任挑选出一箱,然后从该箱中先后任意取出两个零件试求:

(1)第一次取出的是一等品的概率.

(2)在第一次取出的是一等品的概率的情况下,第二次取出的仍是一等品的概率.解记事件i A 为“第i 次取出的是一等品”,i =1,2.又记事件i B 为“取到第i 箱的零件”,i =1,2.则1A ,2A 为一个完备事件组.(1)用全概率公式可得

1111212110118()()(|)()(|)0.4250230

P A P B P A B P B P A B =+=?+?=(2)又因为

1211212122110911817()()(|)()(|)0.194232504923029

P A A P B P A A B P B P A A B =+=?+??所以

例1.7甲、乙轮流掷一颗骰子,甲先掷.每当某人掷出1点时,则交给对方掷,否则此人继续掷.试求第n 次由甲掷的概率.

解设事件i A 为“第i 次由甲掷骰子”,记()i i P P A =,i =1,2….则有

11P =,15(|)6i i P A A +=,11(|6

i i P A A +=,那么1A ,2A ,…n A 为一个完备事件组.

所以由全概率公式可知道

1111()()(|)()(|)

n n n n n n n P A P A P A A P A P A A ----=+则可得

n 1115121(1)6636

n n n P P P P ---=+-=+,2n ≥.由此可得递推公式1121()232

n n P P --=-,2n ≥.所以得11121()()232n n P P --

=-,则将11P =,代入上式可得

1112(223

n n P --=由此得

1121(23n n P -??=+????

,n =2,3,…例1.8假设只考虑天气的两种情况:有雨和无雨.若已知今天的天气情况,明天天气保持不变的概率为P ,变的概率为1P -.设第一天无雨,试求第n 天也无雨的概率.

解设事件i A 为“第i 天无雨”,记()i i P P A =,i =1,2,….则有11P =,且

1(|)i i P A A P +=,1(|1i i P A A P +=-.

那么1A ,2A ,3A …为一个完备事件组

所以又全概率公式可得

11(1)(1)n n P PP P P --=+--1(21)1n P P P -=-+-,2n ≥.得递推公式

111(21)()22

n n P P P --=--,所以可知

1111(21)()22

n n P P P --=--,则将11P =,代入上式可得

111(21)()22

n n P P --=-由此可得

111(21)2

n n P P -??=+-??,n =2,3,….2全概率公式和贝叶斯公式的推广

设S 为样本空间,设1A ,2A ,…n A 为S 的一个划分组,它满足

(1)i j =A A ?,i ,j =1,2,…,n ,i ≠j ;

(2)12···n A A A ∪∪∪=S

若i ()P A >0,i =1,2,…,n ,则对任一事件B ,由全概率公式得:

n i i i=1()(|)()

P B P B A P A =∑①

现将①式推广为二重全概率公式.

对于上述的划分:{}i A ,i =1,2,…,n ,如果对i A ?都存在一个划分组{}ij C ,i =1,2,…n ,j =1,2,…,j m ,且()ij P C >0,在i A 发生的条件下同样有:

(|)i P B A =1(|)()

j m ij ij j P B C P C =∑②

利用①,②式,这样我们给出下列定理:

定理1[]5

设{}i A ,i =1,2,…,n 为样本空间的一个划分,且i ()P A >0,i =1,2,…n ,对每个i A 存在一个划分{}ij C ,j =1,2,…,m ,且()ij P C ?0,则对任意的事件B ,有

()P B =n 11()(|)()

j m i ij ij i j P A P B C P C ==∑∑③

称③式为二重全概率公式.

类似可以得到下列推广的贝叶斯公式.

定理2[]5设,{}i A i =1,2,…,n 为样本空间的一个划分,且i ()P A >0,i =1,2,…,n ,对每个i A 存在一个划分{}ij C ,j =1,2,…,j m ,且()ij P C >0,则有:

(1)(|)i P A B =

1n 11()(|)()()(|)()

j

j m i ij ij j m i ij ij i j P A P B C P C P A P B C

P C ===∑∑∑④(2)n 11(|)(|)()

(|)()(|)()

j ij ij i i ij m i ij ij i j P B C P C A P A P C B P A P B C

P C ===∑∑⑤例2.1设有三个大盒子,每个大盒子中有三个小盒子,每个大盒子中的第一个小

盒子中分别装有1个红球,3个白球;第二小盒中分别装有2个红球,2个白球;第三个小盒中装有3个红球,1个白球.假设取第一个大盒子的概率为

12,取第二、第三大盒子中的概率都为

14在取定某个大盒时,取其中第一小盒概率是12,取第二、三小盒子概率均为14.今任取一个大盒,再从中任取一小盒,从此小盒中任取一球.问:(1)此球为红球的概率.

(2)若已知取的球为红球,问此球是第一个大盒的概率.

(3)若已知取的球为红球,问此球是第一个大盒中第二小盒的概率.

解设1A ,2A ,3A 分别表示从第一、二、三大盒中取球的事件,B 表示取红球的事件,ij C 表示从第i 个大盒中取第j 个小盒,i =1,2,3,j =1,2,3.则由题意知

11()2P A =,231()()4

P A P A ==11(|)2i i P C A =1,2,3,i =(|)ij i P C A 14=1,2,3,i =2,3,

j =且

11(|)4i P B C =,21(|)2i P B C =,33(|)4

i P B C =,i =1,2,3,(1)由③可知

()P B =3311()(|)()i ij ij i j P A P B C P C ==∑∑=

716

(2)由④可知

31111()(|)()

(|)()i j j j P A P B C P C P A B P B ==∑=1

2

(3)由⑤可知

12(|)P C B =121211(|)(|)()()

P B C P C A P A P B =27结束语

本文介绍了全概率公式和贝叶斯公式的概念和意义,使我可以在遇到很多概率问题时熟练的应用和使用全概率公式和贝叶斯公式.并且本文还介绍了怎样寻找完备事件组的两种方法方法,这样在寻找到完备事件组之后就能够个方便和快捷的使用全改了公式和贝叶斯公式.然后在全概率公式和贝叶斯公式在使用基础上面对两公式进行了推广.这体现了全概率公式和贝叶斯公式在应用和实践中的重要的作用,并且显示了两个公式在生活中的重要作用.

参考文献

[1]缪铨生.概率与数理统计[M].上海:华东师范大学出版社,1997.58~61

[2]章昕.概率统计辅导[M].北京:机械工业出版社,2002.17~18

[3]宁荣建.概率论中有关计算公式的改进[J].大学数学,2004.20(5).

[4]复旦大学教研室.概率论(第一册概率论基础)[M].北京:高等教育出版

社,1979.17~20

[5]许绍溥,姜东平,宋国柱,任福贤.数学分析教程(上册)[M].南京:南京大学出版社,1990.22~26

[6]盛骤,谢式千,潘承毅.概率论与数理统计(第二版)[M].北京:高等教育出版社,1989.12(3).50~66

[7]茆诗松,程依明.概率论与数理统计教程[M].北京:高等教育出版社,2004.31~17

致谢词

本文是在程值军老师的悉心指导下完成的.从毕业设计题目的选择、到选到课题的研究和论证,再到本毕业设计的编写、修改,每一步都有程老师的细心指导和认真的解析.在程老师的指导下,我在各方面都有所提高,老师以严谨求实,一丝不苟的治学态度和勤勉的工作态度深深感染了我,给我巨大的启迪,鼓舞和鞭策,并成为我人生路上值得学习的榜样.使我的知识层次又有所提高.同时感谢所有教育过我的专业老师,你们传授的专业知识是我不断成长的源泉也是完成本论文的基础.也感谢我同一组的组员和班里的同学是你们在我遇到难题是帮我找到大量资料,解决难题.再次真诚感谢所有帮助过我的老师同学.通过这次毕业设计不仅提高了我独立思考问题解决问题的能力而且培养了认真严谨,一丝不苟的学习态度.由于经验匮乏,能力有限,设计中难免有许多考虑不周全的地方,希望各位老师多加指教.

最后,我要向百忙之中抽时间对本文进行审阅,评议和参与本人论文答辩的各位老师表示感谢.

(全文共5765字)

贝叶斯公式的经验之谈

贝叶斯公式的经验之谈 一、综述 在日常生活中,我们会遇到许多由因求果的问题,也会遇到许多由果溯因的问题。比如某种传染疾病已经出现.寻找传染源;机械发生了故障,寻找故障源就是典型的南果溯因问题等。在一定条件下,这类由果溯因问题可通过贝叶斯公式来求解。以下从几个的例子来说明贝叶斯公式的应用。 文【1】主要应用贝叶斯公式的简单情形,从“疾病诊断”,“说谎了吗”,“企业资质评判”,“诉讼”四个方面讨论其具体应用。文【2】用市场预测的实例,介绍了贝叶斯公式在市场预测中的应用。贝叶斯市场预测能对信息的价值是否需要采集新的信息做出科学的判断。文【3】、文【4】介绍贝叶斯过滤技术的工作原理及技术原理,讨论了邮件过滤模块,通过分析研究该模块中垃圾邮件关键词的统计概率分布,提出了基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法,并对该算法的合理性和复杂度进行了分析。可以根据垃圾邮件内容的特征,建立贝叶斯概率模型,计算出一封邮件是垃圾邮件的概率,从而判断其是否为垃圾邮件。文【5】基于贝叶斯公式中概率统计的重要性与在日常生活中应用的广泛性,概述了贝叶斯统计的基本思想及其与其他统计学派的争论,并对作为贝叶斯统计基石的贝叶斯公式进行了归纳。 二.内容 1.疾病诊断. 资料显示, 某项艾滋病血液检测的灵敏度( 即真有病的人检查为阳性) 为95%, 而对没有得病的人,种检测的准确率( 即没有病的人检查为阴性) 为99%. 美国是一个艾滋病比较流行的国家, 估计大约有千分之一的人患有这种病. 为了能有效地控制、减缓艾滋病的传播, 几年前有人建议对申请新婚登记的新婚夫妇进行这种血液检查. 该计划提出后, 征询专家意见, 遭到专家的强烈反对, 计划

全概率公式和贝叶斯公式

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全概率公式、贝叶斯公式推导过程

全概率公式、贝叶斯公式推导过程 (1)条件概率公式 设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditional probability)为: P(A|B)=P(AB)/P(B) (2)乘法公式 1.由条件概率公式得: P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A) 上式即为乘法公式; 2.乘法公式的推广:对于任何正整数n≥全概率公式、贝叶斯公式推导过程 (1)条件概率公式 设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditional probability)为: P(A|B)=P(AB)/P(B) (2)乘法公式 1.由条件概率公式得: P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A) 上式即为乘法公式; 2.乘法公式的推广:对于任何正整数n≥2,当P(A1A2...A n-1) > 0 时,有: P(A1A2...A n-1A n)=P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1A2)...P(A n|A1A2...A n-1) (3)全概率公式 1. 如果事件组B1,B2,.... 满足 1.B1,B 2....两两互斥,即B i ∩ B j = ?,i≠j ,i,j=1,2,....,且P(B i)>0,i=1,2,....; 2.B1∪B2∪....=Ω ,则称事件组B1,B2,...是样本空间Ω的一个划分 设 B1,B2,...是样本空间Ω的一个划分,A为任一事件,则: 上式即为全概率公式(formula of total probability) 2.全概率公式的意义在于,当直接计算P(A)较为困难,而P(B i),P(A|B i) (i=1,2,...)的计算较为简单时,可以利用全概率公式计算P(A)。思想就是,将事件A分解成几个小事件,通过求小事件的概率,然后相加从而求得事件A的概率,而将事件A进行分割的时候,不是直接对A进行分割,而是先找到样本空间Ω的一个个划分B1,B2,...B n,这样事件A就被事

全概率公式与贝叶斯公式解题归纳

全概率公式与贝叶斯公式解题归纳 来源:文都教育 在数学一、数学三的概率论与数理统计部分,需要用到全概率公式及其贝叶斯公式来解题. 这类题目首先要区分清楚是“由因导果”,还是“由果索因”,因为全概率公式是计算由若干“原因”引起的复杂事件概率的公式,而贝叶斯公式是用来计算复杂事件已发生的条件下,某一“原因”发生的条件概率. 它们的定义如下: 全概率公式:设n B B B ,,,21 为样本空间Ω的一个划分,如果()0,i P B > 1,2,,i n =L ,则对任一事件A 有 )|()()(1 i n i i B A P B P A P ∑==. 贝叶斯公式 :设n ,B ,,B B 21 是样本空间Ω的一个划分,则 .,,2,1,)|()() |()()|(1n i B A P B P B A P B P A B P n j j j i i i ==∑= 例1 从数字1, 2, 3, 4中任取一个数,记为X ,再从1,…,X 中任取一个数,记为Y ,则(2)P Y == . 解 由离散型随机变量的概率分布有: (1)(2)(3)(4)14P X P X P X P X ========. 由题意,得 (21)0,(22)12,P Y X P Y X ====== (23)13,(24)14P Y X P Y X ======,则根据全概率公式得到

(2)(1)(21)(2)(22)P Y P X P Y X P X P Y X =====+=== (3)(23)(4)(24)P X P Y X P X P Y X +===+=== 111113(0).423448 =?+++= 例2 12件产品中有4件次品,在先取1件的情况下,任取2件产品皆为正品,求先取1件为次品的概率. 解 令A={先取的1件为次品},则,A A 为完备事件组,12(),(),33 P A P A = =令B={后取的2件皆为正品},则2821128(),55C P B A C ==2721121(),55C P B A C == 由贝叶斯公式得 128()()()2355().128221()()()()()5 355355 P A P B A P AB P A B P B P A P B A P A P B A ?====+?+? 若随机试验可以看成分两个阶段进行,且第一阶段的各试验结果具体结果怎样未知,那么:(1)如果要求的是第二阶段某一个结果发生的概率,则用全概率公式;(2)如果第二个阶段的某一个结果是已知的,要求的是此结果为第一阶段某一个结果所引起的概率,一般用贝叶斯公式,类似于求条件概率. 熟记这个特征,在遇到相关的题目时,可以准确地选择方法进行计算,保证解题的正确高效.

贝叶斯公式应用案例

贝叶斯公式应用案例 贝叶斯公式的定义是: 若事件B1 ,B2 , …,Bn 是样本空间Ψ的一个划分, P(B i)>0 (i =1 ,2 , …, n ),A 是任一事件且P(A)>0 , 则有 P(B|A)= P(B j )P(A| B j ) / P(A) (j =1 ,2 , …, n ) 其中, P(A)可由全概率公式得到.即 n P(A)=∑P(B i)P(A|B i) i =1 在我们平时工作中,对于贝叶斯公式的实际运用在零件质量检测中有所体现。 假设某零件的次品率为0.1%,而现有的检测手段灵敏度为95%(即发现零件确实为次品的概率为95%),将好零件误判为次品零件的概率为1%。此时假如对零件进行随机抽样检查,检测结果显示该零件为次品。对我们来说,我们所要求的实际有用的检测结果,应当是仪器在检测次品后显示该零件为次品的几率。 现在让我们用贝叶斯公式分析一下该情况。 假设,A=【检查为次品】,B=【零件为次品】,即我们需要求得的概率为P(B|A) 则实际次品的概率P(B)=0.1%, 已知零件为次品的前提下显示该零件为次品的概率P(A|B)= 95%, P(B)=1-0.001=0.999 所以,P(A)=0.001X0.95+0.999X0.01=0.01094 P(B|A)=P(B)P(A|B)/P(A)=0.1%*95%/0.01094=0.0868 即仪器实际辨别出该次品并且实际显示该零件为次品的概率仅为8.68%。 这个数字看来非常荒谬且不切合实际,因为这样的结果告诉我们现有对于次品零件的检测手段极其不靠谱,误判的概率极大。 仔细分析,主要原因是由于实际零件的次品率很低,即实际送来的零件中绝大部分都是没有质量问题的,也就是说,1000个零件中,只有1个零件是次品,但是在检测中我们可以看到,仪器显示这1000个零件中存在着10.94个次品(1000*0.01094),结果相差了10倍。所以,这就告诉我们,在实际生产制造过程中,当一个零件被检测出是次品后,必须要通过再一次的复检,才能大概率确定该零件为次品。 假设,两次检测的准确率相同,令 A=【零件为次品】B=【第一次检测为次品】C=【第二次检测为次品】 则为了确定零件为次品,我们所需要的是P(A|BC)

贝叶斯定理及应用

贝叶斯定理及应用 中央民族大学 孙媛

一贝叶斯定理 一、贝叶斯定理 贝叶斯定理(Bayes‘ theorem)由英国数学家托马斯贝叶斯(Thomas Bayes) ·Thomas Bayes 在1763年发表的一篇论文中,首先提出了这个定理。用来描述两个条件概率之间的这个定理 关系,比如P(A|B) 和P(B|A)。

一、贝叶斯定理 一贝叶斯定理 所谓的贝叶斯定理源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章,而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。 在贝叶斯写这篇文章之前,人们已经能够计算“正向概率”,如假设袋子里面有N 个白球,M 个黑球,你伸手进去摸一如“假设袋子里面有N个白球M个黑球你伸手进去摸一把,摸出黑球的概率是多大”。而一个自然而然的问题是反过来:“如果我们事先并不知道袋子里面黑白球的比例,而是闭着眼睛摸出一个(或好几个)球,观察这些取出来的球的颜色之后,那么我们可以就此对袋子里面的黑白球的比例作出什么样的推测。这个问题,就是所谓的逆向概率问题。 样的推测”。这个问题就是所谓的逆向概率问题。

一、贝叶斯定理 一贝叶斯定理 ←实际上就是计算"条件概率"的公式。 p y, ←所谓"条件概率"(Conditional probability),就是指在事件B发生的情况下,事件A发生的概率,用P(A|B)来表示。 的先验概率之所以称为先验是因为它不考虑任何←P(A)是A的先验概率,之所以称为先验是因为它不考虑任何B 的因素。 ←P(A|B)是在B发生时A发生的条件概率,称作A的后验概率。←P(B)是B的先验概率。 ←P(B|A)是在A发生时B发生的条件概率,称作B的后验概率。

最新全概率公式和贝叶斯公式练习题

1.设某工厂有两个车间生产同型号家用电器,第一车间的次品率为0.15,第二车间的次品率为0.12,两个车间的成品都混合堆放在一个仓库,假设第1,2车间生产的成品比例为2:3,今有一客户从成品仓库中随机提一台产品,求该产品合格的概率。 解:设B={从仓库中随机提出的一台是合格品} A i ={提出的一台是第i 车间生产的},i=1,2 则有分解B=A 1B ∪A 2B 由题意P(A1)=2/5,P(A2)=3/5,P(B|A1)=0.85,P(B|A2)=0.88 由全概率公式P(B)= P(A 1) P(B|A 1)+ P(A 2) P(B|A 2)=0.4*0.85+0.6*0.88=0.868. 2. 盒中有a 个红球,b 个黑球,今随机地从中取出一个,观察其颜色后放回,并加上同色球c 个,再从盒中第二次抽取一球,求第二次抽出的是黑球的概率。 解:设A={第一次抽出的是黑球},B={第二次抽出的是黑球},则B AB AB =+, 由全概率公式()()()()()P B P A P B A P A P B A =+, 由题意(),(|),(),(|)b b c a b P A P B A P A P B A a b a b c a b a b c +====++++++ 所以()()()()()()b b c ab b P B a b a b c a b a b c a b +=+=+++++++ 3. 设某公路上经过的货车与客车的数量之比为2:1,货车中途停车修理的概率为0.02,客车为0.01,今有一辆汽车中途停车修理,求该汽车是货车的概率。 解:设B={中途停车修理},A1={经过的是货车},A2={经过的是客车},则B=A 1B ∪A 2B ,由贝叶斯公式有 111112220.02()()3()0.80.21()()()()0.020.0133P A P B A P A B P A P B A P A P B A ?===+?+? 4.已知甲袋中有6只红球,4只白球;乙袋中有8只红球,6只白球。求下列事件的概率: (1) 随机取一只袋,再从该袋中随机取一球,该球是红球; (2) 合并两只袋,从中随机取一球,该球是红球。 解 (1) 记=B {该球是红球},=1A {取自甲袋},=2A {取自乙袋},已知10/6)|(1=A B P ,14/8)|(2=A B P ,所以

浅谈贝叶斯公式及其应用.

浅谈贝叶斯公式及其应用 摘要 贝叶斯公式是概率论中很重要的公式,在概率论的计算中起到很重要的作用。本文通过对贝叶斯公式进行分析研究,同时也探讨贝叶斯公式在医学、市场预测、信号估计、概率推理以及工厂产品检查等方面的一些实例,阐述了贝叶斯公式在医学、市场、信号估计、推理以及产品检查中的应用。为了解决更多的实际问题,我们对贝叶斯公式进行了推广,举例说明了推广后的公式在实际应用中所适用的概型比原来的公式更广。从而使我们更好地了解到贝叶斯公式存在于我们生活的各个方面、贝叶斯公式在我们的日常生活中非常重要。 关键词:贝叶斯公式应用概率推广

第一章引言 贝叶斯公式是概率论中重要的公式,主要用于计算比较复杂事件的概率,它实质上是加法公式和乘法公式的综合运用。贝叶斯公式出现于17世纪,从发现到现在,已经深入到科学与社会的许多个方面。它是在观察到事件B已发生的条件下,寻找导致B发生的每个原因的概率.贝叶斯公式在实际中生活中有广泛的应用,它可以帮助人们确定某结果(事件B)发生的最可能原因。 目前,社会在飞速发展,市场竞争日趋激烈,决策者必须综合考察已往的信息及现状从而作出综合判断,决策概率分析越来越显示其重要性。其中贝叶斯公式主要用于处理先验概率与后验概率,是进行决策的重要工具。 贝叶斯公式可以用来解决医学、市场预测、信号估计、概率推理以及产品检查等一系列不确定的问题。本文首先分析了贝叶斯公式的概念,再用贝叶斯公式来解决实际中的一些问题。然后将贝叶斯公式推广,举例说明推广后的贝叶斯公式在实际应用中所适用的概型。

第二章 叶斯公式的定义及其应用 2.1贝叶斯公式的定义 给出了事件B 随着两两互斥的事件12,,...,n A A A 中某一个出现而出现的概率。如果反 过来知道事件B 已出现,但不知道它由于12,,...,n A A A 中那一个事件出现而与之同时出现, 这样,便产生了在事件B 已经出现出现的条件下,求事件(1,2,...)i A i n =出现的条件概率的问题,解决这类问题有如下公式: 2.1.1定义 设12,...,n B B B 为Ω 的一个分割,即12,...,n B B B 互不相容,且 1n i i B ==Ω,如果 P( A ) > 0 ,()0i P B = (1,2,...,)i n = ,则1()(/) (/),1,2,...,()(/)i i i n j j j P B P A B P B A i n P B P A B ===∑。 证明 由条件概率的定义(所谓条件概率,它是指在某事件B 发生的条件下,求另一事件A 的概率,记为(/)P A B ) ()(/)() i i P AB P B A P A = 对上式的分子用乘法公式、分母用全概率公式, ()()(/)i i i P AB P B P A B = 1()()(/)n i i j P A P B P A B ==∑ 1()(/) (/),1,2,...,()(/)i i i n j j j P B P A B P B A i n P B P A B ===∑ 结论的证。

全概率公式和贝叶斯公式练习题

例题讲解: 例题 1.市场上某产品由三家厂家提供,根据以往的记录,这三个厂家的次品率分别为,0.020.,0.01,0.03,三个厂家生产的产品所占的市场份额分别0.15,0.8,0.05.产品出厂后运到仓库,见面后再进入市场,设这三个厂家的产品在仓库是均匀混合 (1)在仓库中随机的取一个产品,求它的次品的概率。 (2)在仓库中随机的取一个产品,发现为次品,如果你是管理者,该如何追究三个厂家的责任? 例题2 保险公司把被保险人分成三类”谨慎的”,”一般的”和”冒险的”,统计资料表明,上述三种人在一年内发生事故的概率依次为,0. 5. 0.15. 和0.30. 如果”谨慎的”被保险人占20%”一般的”,被保险人占50%,”冒失的”被保险人占30%,确认一个被保险人在一年内出事故的概率。

练习: 1.设某工厂有两个车间生产同型号家用电器,第一车间的次品率为0.15,第二车间的次品率为0.12,两个车间的成品都混合堆放在一个仓库,假设第1,2车间生产的成品比例为2:3,今有一客户从成品仓库中随机提一台产品,求该产品合格的概率。 解:设B={从仓库中随机提出的一台是合格品} A i ={提出的一台是第i 车间生产的},i=1,2 则有分解B=A 1B ∪A 2B 由题意P(A1)=2/5,P(A2)=3/5,P(B|A1)=0.85,P(B|A2)=0.88 由全概率公式P(B)= P(A 1) P(B|A 1)+ P(A 2) P(B|A 2)=0.4*0.85+0.6*0.88=0.868. 2. 盒中有a 个红球,b 个黑球,今随机地从中取出一个,观察其颜色后放回,并加上同色球c 个,再从盒中第二次抽取一球,求第二次抽出的是黑球的概率。 解:设A={第一次抽出的是黑球},B={第二次抽出的是黑球},则B AB AB =+, 由全概率公式()()()()()P B P A P B A P A P B A =+, 由题意(),(|),(),(|)b b c a b P A P B A P A P B A a b a b c a b a b c +====++++++ 所以()()()()()()b b c ab b P B a b a b c a b a b c a b +=+=+++++++ 3. 设某公路上经过的货车与客车的数量之比为2:1,货车中途停车修理的概率为0.02,客车为0.01,今有一辆汽车中途停车修理,求该汽车是货车的概率。 解:设B={中途停车修理},A1={经过的是货车},A2={经过的是客车},则B=A 1B ∪A 2B ,由贝叶斯公式有 111112220.02()()3()0.80.21()()()()0.020.0133 P A P B A P A B P A P B A P A P B A ?===+?+? 4.已知甲袋中有6只红球,4只白球;乙袋中有8只红球,6只白球。求下列事件的概率: (1) 随机取一只袋,再从该袋中随机取一球,该球是红球; (2) 合并两只袋,从中随机取一球,该球是红球。 解 (1) 记=B {该球是红球},=1A {取自甲袋},=2A {取自乙袋},已知10/6)|(1=A B P ,14/8)|(2=A B P ,所以 70411482110621)|()()|()()(2211=?+?= +=A B P A P A B P A P B P (2) 12 72414)(== B P

贝叶斯公式的经验之谈

贝叶斯公式的经验之谈-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1

贝叶斯公式的经验之谈 一、综述 在日常生活中,我们会遇到许多由因求果的问题,也会遇到许多由果溯因的问题。比如某种传染疾病已经出现.寻找传染源;机械发生了故障,寻找故障源就是典型的南果溯因问题等。在一定条件下,这类由果溯因问题可通过贝叶斯公式来求解。以下从几个的例子来说明贝叶斯公式的应用。 文【1】主要应用贝叶斯公式的简单情形,从“疾病诊断”,“说谎了吗”,“企业资质评判”,“诉讼”四个方面讨论其具体应用。文【2】用市场预测的实例,介绍了贝叶斯公式在市场预测中的应用。贝叶斯市场预测能对信息的价值是否需要采集新的信息做出科学的判断。文【3】、文【4】介绍贝叶斯过滤技术的工作原理及技术原理,讨论了邮件过滤模块,通过分析研究该模块中垃圾邮件关键词的统计概率分布,提出了基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法,并对该算法的合理性和复杂度进行了分析。可以根据垃圾邮件内容的特征,建立贝叶斯概率模型,计算出一封邮件是垃圾邮件的概率,从而判断其是否为垃圾邮件。文【5】基于贝叶斯公式中概率统计的重要性与在日常生活中应用的广泛性,概述了贝叶斯统计的基本思想及其与其他统计学派的争论,并对作为贝叶斯统计基石的贝叶斯公式进行了归纳。 二.内容 1.疾病诊断. 资料显示, 某项艾滋病血液检测的灵敏度( 即真有病的人检查为阳性) 为95%, 而对没有得病的人,种检测的准确率( 即没有病的人检查为阴性) 为99%. 美国是一个艾滋病比较流行的国家, 估计大约有千分之一的人患有这种病. 为了能有效地控制、减缓艾滋病的传播, 几年前有人建议对申请新婚登记的新婚夫妇进行这种血液检查. 该计划提出后, 征询专家意见, 遭到专家的强烈反对, 计划没有被通过.

全概率公式贝叶斯公式推导过程

全概率公式贝叶斯公式 推导过程 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

全概率公式、贝叶斯公式推导过程 (1)条件概率公式 设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditional probability)为: P(A|B)=P(AB)/P(B) (2)乘法公式 1.由条件概率公式得: P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A) 上式即为乘法公式; 2.乘法公式的推广:对于任何正整数n≥ (1)条件概率公式 设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditional probability)为: P(A|B)=P(AB)/P(B) (2)乘法公式 1.由条件概率公式得: P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A) 上式即为乘法公式; 2.乘法公式的推广:对于任何正整数n≥2,当P(A 1A 2 ...A n-1 ) > 0 时, 有: P(A 1A 2 ...A n-1 A n )=P(A 1 )P(A 2 |A 1 )P(A 3 |A 1 A 2 )...P(A n |A 1 A 2 ...A n-1 ) (3)全概率公式 1. 如果事件组B 1,B 2 ,.... 满足 ,B 2....两两互斥,即 B i ∩ B j = ,i≠j , i,j=1,2,....,且 P(B i )>0,i=1,2,....; ∪B 2∪....=Ω,则称事件组 B 1 ,B 2 ,...是样本空间Ω的一个划分 设B 1,B 2 ,...是样本空间Ω的一个划分,A为任一事件,则: 上式即为全概率公式(formula of total probability) 2.全概率公式的意义在于,当直接计算P(A)较为困难,而P(B i ),P(A|B i ) (i=1,2,...)的计算较为简单时,可以利用全概率公式计算P(A)。思想就是,

贝叶斯公式浅析

说起贝叶斯公式,学过概率论的人肯定学过(如果没学过,那就去了解下"条件概率”),一个条件概率的转换公式,如下: P(A|E)=[ P(E|A)P(A)] / P(E),稍微变形下就是最简单的等式了P(A|E)P(E)= [P(E|A)P(A) 这么一个简单的公式为什么能引起科学上的革命? 这是一个统计学上的公式,但是却被证明是人类唯一能够运用自如的东西。伯克利大学心理学家早在2004年就证明,Bayesian统计法是儿童运用的唯一思考方法,其他方法他们似乎完全不会。 废话不多说,举个例子来说明就很明白了:假设在住所门口看到自己“女朋友or男朋友”(没有的自己找去,这里不负责介绍,还假设她or他在外地)你会产生三种假设(很多人都会这么想): A1=男朋友or女朋友没告诉你就跑来你的城市 A2=自己看模糊了 A3=那个人跟自己男朋友or女朋友确实长得很像 那么这三种假想哪个更有可能? 更准确地说就是,在“事实”(看到了男朋友or女朋友的情况)那种假设更有可能呢?解释成数学语言就是 P(A1|E), P(A2|E), P(A3|E)。哪个更大些? 于是脑子就开始启动贝叶斯程序, 计算比较这三个的概率到底哪个更大: 因为P(E)对于三个式子来说都是一样的,所以贝叶斯公式可以看成P(A|E)正相关于P(E|A)P(A),先看看P(A)是什么? P(h)在这个公式里描述的是你对某个假想h的可信程度。(不用考虑当前的事实是什么) P( A1)=男朋友or女朋友没告诉你就跑来你的城市,可能性比较低 P( A2)=自己看模糊了,可能性比较高 P( A3)=那个人跟自己男朋友or女朋友确实长得很像,可能性比较高 P(E|A)表示的就是假想产生对应的这个事实的可能性多大 P(E| A1)=男朋友or女朋友想给你惊喜,来找你的,当然很高的概率出现在你住所门

贝叶斯公式论文

哈尔滨学院本科毕业论文(设计)题目:贝叶斯公式公式在数学模型中的应用 院(系)理学院 专业数学与应用数学 年级2009级 姓名鲁威学号09031213 指导教师张俊超职称讲师 2013 年6月1 日

目录 摘要 (1) Abstract (2) 前言 (3) 第一章贝叶斯公式及全概率公式的推广概述..................................... 错误!未定义书签。 1.1贝叶斯公式与证明 (5) 1.1贝叶斯公式及其与全概率公式的联系 (5) 1.3贝叶斯公式公式推广与证明 (6) 1.3.1贝叶斯公式的推广 (6) 1.4贝叶斯公式的推广总结 (7) 第二章贝叶斯公式在数学模型中的应用 (8) 2.1数学建模的过程 (8) 2.2贝叶斯中常见的数学模型问题 (9) 2.2.1 全概率公式在医疗诊断中的应用 (9) 2.2.2全概率公式在市场预测中的应用 (11) 2.2.3全概率公式在信号估计中的应用. ...................................... 错误!未定义书签。 2.2.4全概率公式在概率推理中的应用 (15) 2.2.5全概率公式在工厂产品检查中的应用 ................................ 错误!未定义书签。 2.3全概率公式的推广在风险决策中的应用 (17) 2.3.1背景简介 (17) 2.3.2风险模型 (18) 2.3.3实例分析 (18) 第三章总结 (21) 3.1贝叶斯公式的概括 (21) 3.2贝叶斯公式的实际应用 (21) 结束语 (23) 参考文献 (24) 后记 (25)

对全概率公式和贝叶斯公式的理解

对全概率公式和贝叶斯公式的理解 我该怎么来理解这2个公式呢?打个比方,假设学校的奖学金都采取申请制度,只有满足一定的条件你才能拿到这比奖学金。那么有哪些原因能够使你有可能拿到奖学金呢?1、三好学生,拿到奖学金的概率是p(A1)=0.3。 2、四好学生,拿到奖学金的概率是p(A2)=0.4。3、五好学生,拿到奖学金的概率是p(A3)=0.5。4、六好学生,拿到奖学金的概率是p(A4)=0.6。这些学生只能是三好四好五好六好学生种的一种,不能跨种类。这个学校学生是三好学生的概率是p(B1)=0.4,四好学生的概率是p(B2)=0.3,五好学生的概率是p(B3)=0.2,六好学生的概率是p(B4)=0.1。现在问题出来了,一个学生能够拿到奖学金的概率是多少? 慢慢来分析,导致一个学生拿到奖学金的方式有哪些?这个学生是三好学生,刚好他又凭借三好学生的身份申请到了奖学金 p1=p(A1)*p(B1|A1)=0.4*0.3=0.12;这个学生是四好学生,刚好凭借他四好学生的身份拿到了奖学金,p2=p(A2)*p(B2|A2)=0.3*0.4=0.12;这个学生是五好学生,刚好凭借他五好学生的身份拿到奖学金,p3=p(A3)*p(B3|A3)=0.2*0.5=0.10;这个学生是六好学生,刚好凭借他六好学生的身份拿到了奖学金, p4=p(A4)*p(B4|A4)=0.1*0.6=0.06。四种方式都能导致一个学生拿到奖学金,那么拿到奖学金的概率为p=p1+p2+p3+p4=0.4.所以这么理解全概率公式:导致一个事件发生的原因有很多种(各种原因互斥),那么这个事件发生的概率就是每种原因引起该事件发生的概率的总和。 一个学生已经拿到了奖学金,这个学生是三好学生的概率是多少? p=p1/(p1+p2+p3+p4)=0.3。怎么理解呢?一个事件已经发生了,有很多原因都能导致这个事件发生。那么其中的一种原因导致该事件发生的概率是多少?这就是贝叶斯概率公式解决的问题。就正如一本书现在已经被别人借走了(事件已经发生),已知只有可能是张三,李四,王五这3个人借走(事件发生的所有原因)。那么这本书被张三借走的概率会是多大呢? 现在是不是已经理解了这2个公式呢。

贝叶斯公式与全概率公式的运用

1-3 全概率公式与贝叶斯公式的运用举例一、全概率公式 是一个完备事件组并且P P(B)= 全概率公式针对的是某一个过程中已知条件求出最后结果的概率,解题步骤如下: ①找出条件事件里的某一个完备事件组,分别命名为 ②命名目标的概率事件为事件B ③带入全概率公式求解 下面是具体实例对全概率公式的运用 1、甲盒子里面有4个红球3个白球,乙口袋有2个红球,5个白球,从甲口袋随机拿出一个球放到乙口袋,然后从一口袋中随机拿一个球,求这个球是红球的概率。 解:①完备事件组命名 ②目标事件B=“从乙里面取出红球” ③全概率公式求解 P(B)=P()P(B|+ P()P(B|= 2、甲袋中有5只白球, 7 只红球;乙袋中有4只白球, 2只红球.从两个袋子中任取一袋, 然后从所取到的袋子中任取一球,求取到的球是白球的概率. 解:①完备事件组命名 ②目标事件B=“从袋子里面取出白球” ③全概率公式求解 P(B)=P()P(B|+ P()P(B|= 3、某射击小组共有20名射手,其中一级射手4人, 二级射手8人, 三级射手7人, 四级射手1人. 一、二、 三、四级射手能通过选拔进入比赛的概率分别是0.9、0.7、0.5、0.2 . 求任选一名射手能通过选拔进入比赛的概率. 解:①完备事件组命名 ②目标事件B=“射手通过选拔赛” ③全概率公式求解 P(B)=P()P(B|+ P()P(B|+ P()P(B|+ P()P(B| =

= 二、贝叶斯公式 是一个完备事件组并且P P(|B)= 贝叶斯公式针对的是某一个过程中已知结果发生求出事件过程的某个条件成立的概率,解题步骤如下: ①找出目标条件所在的完备事件组,并命名 ②命名已知会发生的结果事件 ③带入贝叶斯公式求解 下面是具体实例对全概率公式的运用 4、某学生接连参加同一课程的考试两次,两次相互独立,第一次及格的概率是P,如果第一次及格,那么第二次及格的概率也是P,如果第一次不及格,那么第二次几个的概率就是,如果他第二次考试及格了,求第一次考试及格的概率 解:①完备事件组命名 ②目标事件B=“第二次考试及格” ③贝叶斯公式求解 == 5、设某公路上经过的货车与客车的数量之比为2:1,货车中途停车修理的概率为0.02,客车为0.01,今有一辆汽车中途停车修理,求该汽车是货车的概率。 解:①完备事件组命名 ②目标事件B=“汽车停车修理” ③贝叶斯公式求解 = 6、甲袋中有4个红球,3个白球,乙袋中2个红球,5个白球,从两个袋子里任取一个袋子出来,然后从这个袋子里面拿出一个球,结果是红球,求这个球是从甲袋取出来的概率。

贝叶斯公式在处理垃圾邮件中的应用

贝叶斯公式在处理垃圾邮件中的应用

基于贝叶斯技术的垃圾邮件处理研究 易均,李晖,王歆 (江西省科学院,江西南昌 330029) 摘要:本论文首先对垃圾邮件进行了简要的描述,并叙述了反垃圾邮件技术的研究现状,介绍贝叶斯过滤技术的工作原理及技术原理,最后给出贝叶斯技术研究的发展方向。 关键词:贝叶斯技术;反垃圾邮件 1、前言 随着因特网应用的快速发展,电子邮件也逐步成为因特网的最大一个应用之一,给我们生活带来很大的方便,而且电子邮件的发展也代表了我国进入信息业高速发展的阶段。但是也同时产生了一个新的问题,即大量的垃圾邮件出现。如何把电子邮件中的垃圾邮件过滤掉,已经成为电子邮件用户此刻最关心的一大问题,这也就是所谓的“反垃圾邮件”问题。 反垃圾邮件是具有相当难度的事情,垃圾邮件每天都在增加和变化。据Radicati估计2007年,垃圾邮件的比例将达到70%。现在的垃圾邮件发送者变得更加狡猾,采用静态反垃圾邮件技术很难防范。垃圾邮件发送者只要简单的研究一下现在采用了哪些静态反垃圾邮件,然后相应的改变一下邮件的内容或发送方式,就可以逃避检查了,因此,必须采用一种新的技术来克服静态反垃圾邮件的弱点,这种技术应该对垃圾邮件发送者的各种伎俩了如指掌,还要能适应不同用户对于反垃圾邮件的个性化需求。这种技术就是贝叶斯过滤技术。 2、垃圾邮件概述以及反垃圾邮件技术的研究现状 2.1、垃圾邮件的概述 我国至今对垃圾邮件的定义有很多种,包括如下几种:①收件人没有提出要求或者同意接收的广告、及其各种形式的宣传品等宣传性的电子邮件;②在邮件中,隐藏了发件人身份、地址、标题等信息的电子邮件:③含有虚假的发件人的身份、地址等信息源的电子邮件;④收件人无法拒收或者无法删除的电子邮件。目前,垃圾邮件的定义被扩大了,除了上述对垃圾邮件定义外,病

全概率公式和贝叶斯公式

单位代码: 005 分类号: o1 西安创新学院本科毕业论文设计 题目:全概率公式和贝叶斯公式 专业名称:数学与应用数学 学生姓名:行一舟 学生学号: 0703044138 指导教师:程值军 毕业时间:二0一一年六月

全概率公式和贝叶斯公式 摘要:对全概率公式和贝叶斯公式,探讨了寻找完备事件组的两个常用方法,和一些实际的应用.全概率公式是概率论中的一个重要的公式,它提供了计算复杂事件概率的一条有效的途径,使一个复杂事件的概率计算问题化繁就简.而贝叶斯公式则是在乘法公式和全概率公式的基础上得到的一个著名的公式. 关键词:全概率公式;贝叶斯公式;完备事件组

The Full Probability Formula and Bayes Formula Abstract:To the full probability formula and bayes formula for complete, discusses the two commonly used methods of events, and some practical applications. Full probability formula is one of the important full probability formula of calculation, it provides an effective complex events of the way the full probability of a complex events, full probability calculation problem change numerous will Jane. And the bayes formula is in full probability formula multiplication formula and the basis of a famous formula obtained. Key words:Full probability formula; Bayes formula; Complete event group;

贝叶斯公式公式在数学模型中的应用

学院本科毕业论文(设计) 题目:贝叶斯公式公式在数学模型中的应用 院(系)理学院 专业数学与应用数学 年级2009级 姓名鲁威学号09031213 指导教师俊超职称讲师 2013 年6月1 日

目录 摘要 (1) Abstract (2) 前言 (2) 第一章贝叶斯公式及全概率公式的推广概述........................................ 错误!未定义书签。 1.1贝叶斯公式与证明 (5) 1.1贝叶斯公式及其与全概率公式的联系 (5) 1.3贝叶斯公式公式推广与证明 (6) 1.3.1贝叶斯公式的推广 (6) 1.4贝叶斯公式的推广总结 (7) 第二章贝叶斯公式在数学模型中的应用 (8) 2.1数学建模的过程 (8) 2.2贝叶斯中常见的数学模型问题 (9) 2.2.1 全概率公式在医疗诊断中的应用 (9) 2.2.2全概率公式在市场预测中的应用 (11) 2.2.3全概率公式在信号估计中的应用. ......................................... 错误!未定义书签。 2.2.4全概率公式在概率推理中的应用 (15) 2.2.5全概率公式在工厂产品检查中的应用 ................................... 错误!未定义书签。 2.3全概率公式的推广在风险决策中的应用 (17) 2.3.1背景简介 (17) 2.3.2风险模型 (18) 2.3.3实例分析 (18) 第三章总结 (21) 3.1贝叶斯公式的概括 (21) 3.2贝叶斯公式的实际应用 (21) 结束语 (23) 参考文献 (24) 后记 (25)

全概率公式与贝叶斯公式

全概率公式与贝叶斯公式

全概率公式与贝叶斯公式 1. 完备事件组(或样本空间Ω的划分)n 个事件满足: 12B ,B ,,B n B B ,,1,2,,i j i j n =Φ= (1) 两两互不相容. (2) 和事件为必然事件. 1 B n k k ==Ω ∑ΩB 2 B 1B n …

2. 全概率公式 则对任一事件A ,有1 ()P(B )(/B ) n k k k P A P A ==∑设为完备事件组,且12B ,B ,,B n P(B )0,1,2,,k k n >= ①取合适的完备事件组,从导致该事件 发生的各种条件、原因着手;②各B k 的概率及有关条件概率易于计算. 类比集合分类计数思想,可得到一种计算复杂事件概率的方法.运用公式的关键 全概率公式与贝叶斯公式

证明: 由完备事件组的性质可知 1 B B ,,1,2,,B i j n k k i j n ==Φ==Ω ∑ 1 1B B ,(B )(B )n n k k i j k k A A A A A A ===Ω===Φ∑∑1 1 ()(B )(B ) n n k k k k P A P A P A ====∑∑1 (B )(/B )n k k k P P A ==∑(由乘法公式)

()i P B A = 1 ()()()(),1,2,,i i n k k k P B P A B P B P A i n B ==∑ 3. 贝叶斯公式 设为完备事件组,则 12B ,B ,,B n 利用条件概率公式与全概率公式可得到贝叶斯公式.P(A)>0,P(B )0,1,2,,k k n >= 其中:全概率公式与贝叶斯公式 ()()i P AB P A 已知结果A ,分析导致出现此结果的第i 个原因B i 发生的概率.

贝叶斯公式的应用

贝叶斯公式的应用 张利娟 摘要:贝叶斯公式是概率论中重要的公式,在实际中有广泛的应用。本文结合全概率公式,就公共生活中有关传染病防治和测谎仪是否真的能测谎两个问题,说明了它们的用法。并给出相关的意见。 关键词:全概率公式;贝叶斯公式;应用 引言 一个随试验的样本空间都可以找到有限个或可列个基本事件构成一个分割,任一复合事件都可以由这几类基本事件组合而成。例如:有一个袋子,装有白球、黑球和红球,取出两个球,则“取出两球颜色相同”这一事件,可由“取出两个白球”,“取出两个黑球”,“取出两个红球”复合而成。对这类问题从概率上表达时发生可能性之间关系的公式就是全概率公式,与其互逆的即为贝叶斯公式。1.全概率与贝叶斯公式 若事件B1,B2,…,Bn是样本空间Ω的一个划分,P(Bi)> (i= 1、2、3、…n),A是任一事件且P(A)> 0,则有 其中, P(A) 可由全概公式得到。即 我们主要应用公式的简单情形, 即对任意两个事件A 和B, 根据贝叶斯公式有其中 事件B的概率通常是根据以往的数据分析得到的,对我们而言,所求的P(A|B)通常更有用。 2 . 贝叶斯公式的应用 资料显示, 某项艾滋病血液检测的灵敏度(即真有病的人检查为阳性)

为95%, 而对没有得病的人这种检测的准确率( 即没有病的人检查为阴性) 为99%. 美国是一个艾滋病比较流行的国家, 估计大约有千分之一的人患有这种病。为了能有效地控制、减缓艾滋病的传播, 几年前有人建议对申请新婚登记的新婚夫妇进行这种血液检查。该计划提出后, 征询专家意见, 遭到专家的强烈反对, 计划没有被通过。 现在我们用贝叶斯公式分析专家为何反对通过这项计划。 设A = { 检查为阳性} , B = { 一个人患有艾滋病} . 根据文中叙述可知, 由全概率公式 P(A)=0.001×0.95+0.999×0.01= 0.01094. 由贝叶斯公式 也就是说, 被检测患有艾滋病而此人确实患有该病的概率大约为0.087。这个结果使人难以接受, 好像与实际不符。从资料显示来看, 这种检测的精确性似乎很高。因此,一般人可能猜测,如果一个人检测为阳性, 他患有艾滋病的可能性很大。如果通过这项计划, 势必给申请登记的新婚夫妇带来不必要的恐慌。因为约有91. 3%的人并没有患艾滋病。为什么会出现与直觉如此相悖的结果呢? 这是因为人们忽略了一些基础信息, 就是患有艾滋病的概率很低, 仅为千分之一。因此,在检测出呈阳性的人中大部分是没有患艾滋病的。 但是, 我们也应该注意到, 这项检测还是为我们提供了一些新的信息. 计 算结果表明, 一个检测结果呈阳性的人患有艾滋病的概率从最初的0. 001 增加到了0. 087, 这是原来患有艾滋病概率的87倍.进一步的计算, 我们得到一个检查呈阴性而患有艾滋病的概率为 因此, 通过这项检测, 检查呈阴性的人大可放宽心, 他患有艾滋病的概率 已从千分之一降低到十万分之六。

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