联合概率的计算公式
答：P(A∣B)是条件概率公式，P(A|B) = P(AB)/P(B)。P(A|B)——在B条件下 A 的概率.即事件A 在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。P(AB)——事件A、B同时发生的概率,即联合概率.联合概率表示两个事件共同发生的概率.A 与 B 的联合概率表示为 P(AB) 或者 P(A,B)。概率学是研究...
答：y的概率，也被称为联合概率。如果我们想要知道在所有可能的 x x和 y y的组合下，取得某个特定组合的概率，即 P(X=x, Y=y)P(X=x,Y=y)，则可以根据贝叶斯公式计算：P(X=x, Y=y) = P(X=x) \times P(Y=y|X=x)P(X=x,Y=y)=P(X=x)×P(Y=y∣X=x)因此，要计算两个变量...
答：表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为 P(AB) 或者P(A,B)，或者P(A∩B)。在概率论中，联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率。举例说明：假设X和Y都服从正态分布，那么P{X<4,Y<0}就是一个联合概率，表示X<4,Y<0两个条件同时成立的概率。
答：如果有联合分布律的话，E（XY）=(X1)* (Y1)*(P1)+ (X2)*( Y2)*(P2)+…以此联合分布表为例：
答：联合概率密度函数是指多个随机变量在某一时刻或某一事件下各自取值所构成的概率密度函数。其计算公式为： f(x1,x2,...,xn) = P(X1=x1, X2=x2, ..., Xn=xn)其中，X1,X2,...,Xn是n个随机变量，x1,x2,...,xn是它们各自取值的一个n元组。对于连续型随机变量，联合概率密度函数可以...
答：当P(A)和P(B)不相关时，P(AB)=P(A)*P(B)；当P(A)和P(B)相关时，P(AB)=P(A|B)/P(B)或者P(AB)=P(B|A)/P(A)。P(A|B)——在 B 条件下 A 的概率。即事件A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率。P(AB)——事件A、 B同时发生的概率，即联合概率。联合概率表示两...
答：两者的区别就在于其定义：P（AB）是AB同时发生的概率，是以全体事件为100%来计算其中AB同时发生的概率。P（B|A）是在已经发生了A事件的前提下，再发生B事件的概率。是以所有发生A事件为100%来计算AB同时发生的概率。
答：设随机变量（X,Y）的联合概率密度为f(x,y)=(6-x-y)/8,0<x<2,2<y<4这个概率可用二重积分计算，具体方法如下：
答：概率计算公式有四种：古典概型、几何概型、条件概率、贝努里概型。概率公式如下：1、古典概型：P（A）=A包含的基本事件数/基本事件总数=m/n；如果一个随机试验所包含的单位事件是有限的，且每个单位事件发生的可能性均相等，则这个随机试验叫做拉普拉斯试验，这种条件下的概率模型就叫古典概型。2、几何...
答：计算联合概率密度的方差，涉及到对X和Y值变化的统计性分析。方差衡量的是随机变量取值与其期望值的偏离程度，对于联合随机变量，这需要我们分别计算X和Y的方差，然后根据它们的联合分布进行调整。公式一般为Var(X,Y) = E[Var(X|Y)] + Var[E(X|Y)] - E[X*E(Y|X)] - E[Y*E(X|Y)]。...
网友评论：
沃向15333734479：
联合概率计算公式
17880扶光
： 联合概率计算公式:P(A∪B)=P(A).联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率.在概率论中,联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率.随机变量(randomvariable)表示随机试验各种结果的实值单值函数.随机事件不论与数量是否直接有关,都可以数量化,即都能用数量化的方式表达.随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象.例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例.
沃向15333734479：
关于AB同时发生的概率P(AB)的计算 -
17880扶光
： 表示两个事件共同发生的概率.A与B的联合概率表示为P(AB)或者P(A,B),或者P(A∩B).在概率论中,联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率.举例说明:假设X和Y都服从正态分布,那么P{X<4,Y<0}就是一个联合概率,表示X<4,Y<0两个条件同时成立的概率. 扩展资料: 统计独立性当且仅当两个随机事件A与B满足P(A∩B)=P(A)P(B)的时候,它们才是统计独立的,这样联合概率可以表示为各自概率的简单乘积.同样,对于两个独立事件A与B有P(A|B)=P(A)以及P(B|A)=P(B) 参考资料来源:百度百科-联合概率
沃向15333734479：
正态分布联合概率密度公式
17880扶光
： 正态分布的联合概率密度函数如下 :fx(x1,...xn)=1(2π)k√|Σ|1/2exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))其对应的矩母函数(也有称动差函数)为exp(μTt+12tTΣt).事实上,如果随机向量[X1,...Xn]满足上面的动差函数,那么我们就称随机向量[X1,...Xn]服从多元高斯分布.在抽样多元正态分布时,如果已知了其它维度的随机变量值,剩下的那个维度的随机变量也是服从正态分布.
沃向15333734479：
统计学基础里一个关于概率的公式 ,看不懂,求大神来解答一下(红色圈圈里的)~拜托拜托 -
17880扶光
： P(A1A2…An)= P(A1) +P(A2)…+P(An) 解释:A1A2…An 的联合概率等于A1的概率加A2 的概率…加An 的概率
沃向15333734479：
联合分布概率公式p(a,b|c)=p(a|b,c)p(b|c),怎么推导得到的. -
17880扶光
：[答案] 见图片(点击可放大): 其实几乎不用证明.
沃向15333734479：
什么是联合概率? -
17880扶光
： 单个变量的概率分布可以写成f(x),如果研究的是两个变量,则其分布f(x,y)就叫做联合概率密度,x和y可能相互影响,当且仅当x和y相互独立时,有f(x,y)=f(x)f(y).如果函数f是离散的,就称f(x,y)是离散型联合概率密度;如果f是连续的,就称其为连续型联合概率密度.严格的定义在一般的统计教材中都有,以上是为了便于理解所做的诠释性定义.
沃向15333734479：
联合概率密度公式中的字母意思 -
17880扶光
： 1,最右边f(x,y)是个整体:关于xy的联合概率密度. 2,左边F(x,y)也是个整体:关于xy的分布函数. 3,∂x和∂y是偏导的意思(求导).等式左边2次偏导,并且是分别对x和y的偏导. 求导学过的吧,如对x²求导,结果为2x. 求x²y²关于x的偏导∂x,把y看作常数,结果为2y²x 你给的题是对F(x,y)求xy的偏导,假如F(x,y)=x²y²,先将y看作为常数,第一步对x偏导,结果为2y²x,第二步对y偏导,将x看成常数,结果为4xy,最后结果为4xy.【先将x看成常数,结果也一样的】 偏导就是:假如对x偏导,那么等式,除x以外的未知数都看成常数,然后求导!
沃向15333734479：
离散型概率计算 -
17880扶光
： 先从N个事件中选4个进行排列一共有N!/(N-4)!种情况可以满足P1,P2,P3,P4各发生一次,剩下是P5 每种情况的概率是P1*P2*P3*P4*P5^(N-4) 所以总的概率=N!/(N-4)!*P1*P2*P3*P4*P5^(N-4)
沃向15333734479：
设二维随机变量(X,Y)服从二维正态分布,,求(X,Y)的联合概率密度函数f(x,y) -
17880扶光
： 套公式即可. σ1^2=DX=16,σ2^2=DY=25. ρ=Cov(X,Y)/(σ1σ2)=0.6,√(1-ρ^2)=0.8. f(x,y)=(1/32π)e^{(-25/32)[x^2/16-3xy/50+y^2/25]}
