概率论高速学习03:概率公理补充

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  “应注意到一个析取命题的对立命题是由该析取命题各部分的对立内容构成的一个合取命题” ——奥卡姆的威廉著。《逻辑学论文》


Written In The Font

  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: 2024-08-06 20:07:03

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