概率与概率分布 贝叶斯定理 HOC MOC LOC HOC MOC LOC GB0,10,20,70,60,060,120,42 BB0,50,30,20,40,20,120,08 0,260,240,5 0,2310,50,84 0,7690,50,16
概率与概率分布 A B C D E F G H 1 2 3 HOC MOC LOC HOC MOC LOC 4 GB 0,1 0,2 0,7 0,6 0,06 0,12 0,42 5 BB 0,5 0,3 0,2 0,4 0,2 0,12 0,08 6 0,26 0,24 0,5 7 0,231 0,5 0,84 8 0,769 0,5 0,16 贝叶斯定理
概率与概率分布
概率与概率分布 A B C D E F G H 1 2 3 HOC MOC LOC HOC MOC LOC 4 GB 0,1 0,2 0,7 0,6 0,06 0,12 0,42 5 BB 0,5 0,3 0,2 0,4 0,2 0,12 0,08 6 0,26 0,24 0,5 7 0,231 0,5 0,84 8 0,769 0,5 0,16 贝叶斯定理
概率与概率分布 概率树: P(GB/HOC)=0. 23 P=0.06 P(BB/HOC=0.77 P=0.20 P(GB/MOC)=0.5-P=0.12 P(MOC=0.24 P(BB/MOC)=0.5 P=0.12 P(GB/LOC)=0.84 P=0.42 (BB/LOC0. 16 P=0.08
概率与概率分布 概率树： P(MOC)=0.24 P=0.06 P=0.20 P=0.12 P=0.12 P=0.42 P=0.08
概率分布 二项分布: ●特征:每次实验有两种可能的结果,可以称之为成功和失 败;两种结果是互斥的;成功和失败的概率都是一个固定 的常数,分别为P和q=1P;连续实验的结果之间是独立的。 ●P(n次实验中有r次成功)=Cpq=-r(nr)!pqnr ●均值=μ=np ●方差=82=n.p.q ●标准差=6=(n.p.q
概率分布 二项分布： ⚫特征：每次实验有两种可能的结果，可以称之为成功和失 败；两种结果是互斥的；成功和失败的概率都是一个固定 的常数，分别为P和q=1-P；连续实验的结果之间是独立的。 ⚫P(n次实验中有r次成功)=Cr np rq n-r = prq n-r ⚫均值 = µ = np ⚫方差 = δ2 = n.p.q ⚫标准差 = δ = (n.p.q)1/2 n! r!(n-r)!
柏松分布( pocsson distribution) ●柏松分布的特征 试验次数n较大(大于20) 分成功的概率P较小。 ●P(r次成功) e-k ur 其中e=2.7183,μ=平均成功次数=n.p 均值=μ=n.p 方差=62=n.p 标准差=8=(n.p)1/2 只用到成功的概率
柏松分布(pocsson distribution) ⚫ 柏松分布的特征： 试验次数n较大(大于20)； 成功的概率P较小。 ⚫ P(r次成功) = 其中e = 2.7183， µ = 平均成功次数 = n.p ⚫ 均值 = µ= n.p 方差=δ2 = n.p 标准差=δ= （n.p）1/2 *只用到成功的概率 e -µ µr r!