这是条件概率,在事件A发生的前提下事件B发生的概率=AB同时发生的概率/A发生的概率,即P(B|A)=P(AB)/P(A)。
需要注意的是,在这些定义中A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生,也可能相反,也可能二者同时发生。A可能会导致B的发生,也可能相反,也可能二者之间根本就没有因果关系。
统计定义
在一定条件下,重复做n次试验,nA为n次试验中事件A发生的次数,如果随着n逐渐增大,频率nA/n逐渐稳定在某一数值p附近,则数值p称为事件A在该条件下发生的概率,记做P(A)=p。这个定义称为概率的统计定义。
在历史上,第一个对“当试验次数n逐渐增大,频率nA稳定在其概率p上”这一论断给以严格的意义和数学证明的是雅各布·伯努利。从概率的统计定义可以看到,数值p就是在该条件下刻画事件A发生可能性大小的一个数量指标。
以上内容参考:百度百科-概率
这是条件概率,在事件A发生的前提下事件B发生的概率=AB同时发生的概率/A发生的概率,即P(B|A)=P(AB)/P(A)。
需要注意的是,在这些定义中A与B之间不一定有因果或者时间顺序关系。A可能会先于B发生,也可能相反,也可能二者同时发生。A可能会导致B的发生,也可能相反,也可能二者之间根本就没有因果关系。
扩展资料:
条件概率其实反应了一个朴素的概念,平时在推理不确定的事情时,下意识的需要去找和事情有关的证据,因为证据越多对不确定的事情的推理就越有信心。
条件概率是概率论中的一个基本工具,在中产生活中有着重要作用。在现实的世界里很少存在单一的不受别的事件影响的情况,由于事件的概率经常会由于其他时间的影响而发生改变,所以这里我们引入条件概率这一概念。这样就能了解在事件B已经发生的情况下时间A发生的概率,这样也就解决了无条件概率不能解决的问题。