확률 통계 예제

확률 분포 임의 실험의 가능한 모든 결과를 연관된 확률로 매핑하는 수학적 함수입니다. 랜덤 변수 X에 따라 다르며, 불연속인지 계속되는지에 따라 달라집니다.1. 불연속 확률 분포: 불연속 확률 함수p(x)의 수학적 정의는 다음 속성을 제공하는 함수입니다. 이를 확률 질량 함수라고 합니다. 블랙 카드와 6 = 2/52를 모두 선택할 확률 은 이벤트 중 하나의 결과가 다른 이벤트의 결과에 영향을 미치지 않는 경우 두 이벤트를 독립적으로 호출합니다. 예를 들어, 두 개의 주사위를 던지면 두 번째 주사위에 6개를 얻을 확률은 동일합니다. 확률 확률은 무작위 실험에서 이벤트가 발생할 가능성을 측정한 값입니다. 확률은 0과 1 사이의 숫자로 정량화되며, 여기서 느슨하게 말하면 0은 불가능을 나타내고 1은 확실성을 나타냅니다. 이벤트의 확률이 높을수록 이벤트가 발생할 가능성이 높습니다.

예간단한 예는 공정한 (편견없는) 동전던지기입니다. 동전은 공정하기 때문에 두 결과 (“머리”와 “꼬리”)는 모두 똑같이 확률이 높습니다. “머리”의 확률은 “꼬리”의 확률과 같습니다. 다른 결과가 없기 때문에 “머리” 또는 “꼬리”의 확률은 1/2(0.5 또는 50%로 기록될 수도 있음)입니다. 조건부 확률 분포(CPD)Z가 다른 변수 X와 Y에 종속된 임의 변수인 경우 P(Z| 분포)가 X,Y)는 Z w.r.t X 및 Y의 CPD라고합니다. 그것은 랜덤 변수 X의 가능한 모든 조합에 대한 의미, Y 우리는 Z.Example에 확률 분포를 나타냅니다낮은 (I_0)/high (I_1)일 수있는 `인텔리전스`라는 속성이있는 학생이 있습니다. 그 / 그녀는 과정에 등록, 과정은 쉽게 이진 값을 취할 수있는 `난이도`라는 속성이 (D_0)/어려운 (D_1). 그리고 학생은 자신의 성과에 따라 코스에서 `성적`을 받고, 성적은 3 값 G_1 (최고)/(G_2)/(G_3)(최악)을 취할 수 있습니다.

그런 다음 CPD P (G | I,D) 나는이 해결 된 예에 대한 ppl 의견을 알고 싶습니다 다음과 같습니다 : 두 가지 일이 일어날 확률이 무엇인지 알아낼 때 확률 / 가능성 공간을 그릴 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 주사위를 던지면 a) 8, b) 9, c) 8 또는 9 중 하나를 얻을 확률은 무엇입니까? 위의 예에서 빨간색을 먼저 선택할 확률은 1/3이고 노란색 초는 1/2입니다. 빨간색과 노란색이 선택될 확률은 1/3 × 1/2 = 1/6입니다(분기 끝에 표시됨). 규칙은 다음과 같은: 총 6개 중 1개의 아이스크림을 선택할 확률은 6 = 4/6 = 2/3 예제 2: 52장의 카드 덱에서 블랙 카드 또는 6을 선택할 확률을 찾는 예제를 고려합니다. 예 2: 팩에 파란색 4개, 빨간색 2개, 검은색 펜 3개가 포함된 또 다른 예를 생각해 보십시오. 팩에서 무작위로 펜을 뽑고 교체하고 프로세스가 2 번 더 반복되면 파란색 펜 2 개와 검은 펜 1 을 그릴 확률은 무엇입니까? 헤드가 없는 확률 = P(모든 꼬리) = 1/32 조건부 확률조건적 확률은 다른 이벤트가 이미 발생했음을 감안할 때 이벤트의 확률을 측정한 값입니다. 관심 이벤트가 A이고 이벤트 B가 발생했다고 가정하면 “주어진 B의 조건부 확률”은 일반적으로 P(A | B). 옥스포드 사전이 말했듯이, 확률은 `무언가가 가능한 정도`를 의미합니다. 어떤 일이 일어나거나 사건이 될 가능성.`

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