全概率贝叶斯通俗理解 概率论问题，全概率公式和贝叶斯公式有什么区别，它们分别适用什么条件？
概率论问题，全概率公式和贝叶斯公式有什么区别，它们分别适用什么条件？
1. 全概率公式：首先，建立一个完整事件组的思想是在第一阶段已知的情况下找到第二阶段。例如，将第一阶段划分为a、B、C，然后计算a、B、C中D的概率：P（D）=P（a）*P（D/a）P（B）*P（D/B）P（C）*P（D/C）2。贝叶斯公式又称逆概率公式，实际上是在对第一阶段第二阶段全概率公式理解的基础上提出的。关键是利用条件概率公式进行变换。就像上面建立的abcd模型一样，如果P（D）已知，则计算a下D发生的概率。这是贝叶斯公式：P（A/D）=P（AD）/P（D）=P（A）*P（D/A）/P（D）。
希望对您有所帮助。
全概率和贝叶斯的区别？
1. 总概率公式：首先，建立一个完整的事件组。事实上，总概率就是在第一阶段已知的情况下找到第二阶段。例如，第一阶段分为三种类型：A、B和C。然后，在A、B和C中，出现D的概率。最后，求出D的概率
P（D）=P（a）*P（D/a）P（b）*P（D/b）P（c）*P（D/c）。贝叶斯公式应称为逆概率公式，只是为了纪念贝叶斯的名字。基于对全概率公式的理解，贝叶斯实际上被称为第二阶段，第一阶段，关键是用条件概率公式来做一个大的转变，根据上面建立的abc，总概率公式和贝叶斯公式的区别如下：总概率公式是一个数学项。全概率公式是概率论中的一个重要公式。它将复杂事件概率的求解问题转化为不同情况下简单事件概率的求和问题。内容：如果事件B1、B2、B3 BN构成一个完整的事件组，即它们互不兼容，它们的和是一个完整的集合；如果P（BI）大于0，则对于任何事件a，P（a）=P（a | B1）*P（B1）P（a | B2）*P（B2）。。。P（十亿英镑）*P（十亿英镑）。（或：P（a）=P（Ab1）P（AB2）。。。P（ABN））（其中a和BN之间的关系是交集）。应用实例：高射炮向敌机发射三发炮弹，每发炮弹命中概率为0.3。另据了解，如果敌机击中一发炮弹，坠毁概率为0.2，如果击中两发炮弹，坠毁概率为0.6，如果击中三发炮弹，敌机将坠毁。找出敌机坠毁的可能性。贝叶斯定理也称为贝叶斯推理。早在18世纪，英国学者Bayes（1702-1763）就提出了计算条件概率的公式，解决了以下问题：假设h[1]，h[2]为概率p（h[i]），i=1,2观察到a和h[1]，h[2]当条件概率p（a/h[i]）已知时，可以得到p（h[i]/a）。贝叶斯公式（1763年出版）是：P（H[i]| a）=P（H[i]）*P（a│H[i]）/{P（H[1]）*P（a│H[1]）P（H[2]）*P（a│H[2]）P（H[n]）*P（a│H[n]）}这就是著名的“贝叶斯定理”。有文献称P（H[1]）和P（H[2]）为基本概率，P（a│H[1]）为命中率，P（a│H[2]）为虚警率。
全概率公式和贝叶斯公式主要是解决什么问题，区别是什么？
在复杂事件Q中，整个事件分为（B1，B2，B3，。。。BN）块，并且它们之间没有交集，这称为事件Q的一个划分。如果要求你在这个复杂事件Q中计算事件a的概率，那么你可以使用总概率公式；Bayes是总概率公式的反问题，条件应该是一样的
你可以这样想。贝叶斯公式实际上是表示事件a和事件Bi同时发生的两种方法。分子是p（a | BI）p（BI），即a和BI同时出现的概率。分母是一个全概率公式，Bi的全概率用来表示a发生的概率，方程左侧的结论P（Bi | a）是a发生时B的条件概率。显然，乘以等式左侧的分母也表明a和Bi同时出现的概率。只是a或Bi的表达方式不同。
全概率公式和贝叶斯公式的成立条件是什么呢？
1. 总概率公式：首先，建立一个完整的事件组。事实上，总概率就是在第一阶段已知的情况下找到第二阶段。例如，第一阶段分为三种类型：A、B和C。然后，在A、B和C中有D的概率。最后，让您找到D的概率
P（D）=P（A）*P（D/A）P（B）*P（D/B）P（C）*P（D/C）
2。贝叶斯公式，最初被称为逆概率公式，是为了纪念贝叶斯而命名的。基于对全概率公式的理解，Bayes实际上被称为第二阶段和第一阶段。这时，关键是要用条件概率公式来做一个大的转变，遵循ABC上面建立的D模型，已知P（D），求出D下发生a的概率，这就是Bayes
P（a/D）=P（AD）/P（D）=P（a）*P（D/a）/P（D）
这是概率论第一章的难点和重点理论，希望同学们能学好！
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