概率论快速学习03:概率公理补充

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  I  like maths when i was young,but I need to record them. So I am writing with some demos of Python

 

Content

  If two events, A and B are independent then the joint probability is

   

                                                   

 

For example, if two coins are flipped the chance of both being heads is

 

In Python

A = set([1,2,3,4,5])
B = set([2,4,3,5,6])
C = set([4,6,7,4,2,1])

print(A & B & C)

Output:

{2, 4}

# & find the objects  the same in Set



         

   If either event A or event B or both events occur on a single performance of an experiment this is called the union of the events A and B denoted as:

   .

  If two events are mutually exclusive then the probability of either occurring is

  

            


 

For example, the chance of rolling a 1 or 2 on a six-sided die is

 

 

In Python

A = set([1,2,3,4,5])
B = set([2,4,3,5,6])
C = set([4,6,7,4,2,1])

print(A | B | C)

Output:

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

# | find all the objects the set has



  If the events are not mutually exclusive then

  

Proved

  

 

For example:

  Let’s use Python to show u an example about devil's bones (骰子,不是 魔鬼的骨头哈)

A = set([1,2,3,4,5,6])  # the all results of devil's bones
B = set([2,4,3])        # the A event results
C = set([4,6])          # the B event results 

P_B =  1/2
P_C =  1/3

D = B | C
print(D)

P_D = 2/3

print(P_D == (P_B+P_C - 1/6))

Output:

{2, 3, 4, 6}
True

Let me show u some others :

        
        
        
          
         

 

If u r tired , please have a tea , or look far to make u feel better.If u r ok, Go on!



  Conditional probability is the probability of some event A, given the occurrence of some other event B. Conditional probability is written:

   ,

   Some authors, such as De Finetti, prefer to introduce conditional probability as an axiom of probability:

Given two events A and B from the sigma-field of a probability space
with P(B) > 0, the conditional probability of A given Bis defined as
the quotient of the probability of the joint of events A and B, and the
probability of B:  

  

  the ①② expressions  are the same. Maybe u can remember
one , the other will be easy to be coverted.So I am going to tell an
excemple to let u remmeber it(them):

  

  “the phone has a power supply (B), the phone can be used to call others(A).”

  One →   : When the phone has a full power supply , u can call others.

  Two →P(B): has   a power supply           

  Three = One +  Two → U can call others about your love with others.

 

do u remember it?

                                                                

 

Editor's Note

    “路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”

 

The Next

            cya soon. We meet a big mess called The total probability and Bayes .

 

      The total probability

      

      Bayes (Thomas, 1702-1761,) ; 

       

if u wanna talk with me , add the follow:

 

时间: 2024-08-03 17:02:48

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