Sąlyginė įvykio tikimybė ir dviejų įvykių nepriklausomumas.
2026-10-10 · Patikrinta vardiklio sąlyga ir nepriklausomumo formulė.
Pagrindinių žinių peržiūra
2026-10-10 · Fresh primary-source inspection of the complete compact record, including every statement, equation, quantity and material condition, followed by independent AI editorial review. This check does not certify all linked lessons or every passage of every cited publication.
Šaltiniai iš kitų vietų
Sutampa nurodytose ribose
Positive-probability event conditioning and product-form independence.
This event ratio does not define conditioning on a zero-probability continuous value.
Kvadratu integruojamiems realiesiems atsitiktiniams dydžiams X,Y galioja Var X=E[(X−EX)²] ir Cov(X,Y)=E[(X−EX)(Y−EY)]. Jei abi dispersijos teigiamos, Corr=Cov/√(Var X Var Y) priklauso intervalui [−1,1]. Iš nepriklausomumo išplaukia nulinė kovariacija; atvirkštinis teiginys bendruoju atveju negalioja.
Jei baigtinių reikšmių atsitiktiniai dydžiai X→Y→Z sudaro Markovo grandinę, t. y. Z yra sąlygiškai nepriklausomas nuo X, kai žinomas Y, tai I(X;Z)≤I(X;Y). Stebinio apdorojimas negali padidinti jo ir pradinio atsitiktinio dydžio tarpusavio informacijos.
Grandinė tenkina P(Xₙ₊₁=j|X₀,…,Xₙ)=Pᵢⱼ, kai Xₙ=i; matricos P elementai yra neneigiami, o kiekvienos eilutės elementų suma lygi vienetui. Jei pradinis skirstinys yra eilutės vektorius μ, po n žingsnių skirstinys yra μPⁿ.
Bayesinis tinklas naudoja orientuotą aciklinį grafą ir vietinius sąlyginius skirstinius jungtiniam skirstiniui faktorizuoti. D-atskyrimas nustato sąlyginius nepriklausomumus, išplaukiančius iš Markovo struktūros; atvirkštiniam sprendimui pagal stebėtus nepriklausomumus reikia papildomų ištikimumo (faithfulness) prielaidų. Kintamųjų eliminavimas tiksliai sumuoja latentinius kintamuosius, tačiau bendru atveju sąnaudos eksponentiškai priklauso nuo indukuoto pločio. Vien DAG nekoduoja priežastinės intervencijos be papildomų priežastingumo prielaidų.
Local conditional laws combine into a joint model.
Specifinė rizika susijusi su konkrečiu objektu, atsižvelgiant į jo matavimo informaciją. Bendroji vartotojo / gamintojo rizika nusako vidutinę klaidingo priėmimo / atmetimo tikimybę apibrėžtoje proceso populiacijoje pagal matavimo modelį. Jos vertė priklauso nuo gamybos skirstinio, ėminių ėmimo ir sprendimo taisyklės; vien tikslus prietaisas ar siauras aprėpties intervalas jos nenulemia.
Conditional and joint event probabilities have different denominators.
Jei E₁,…,Eₖ sudaro baigčių erdvės skaidinį, pilnoji tikimybė gaunama sumuojant P(Eᵢ)P(B|Eᵢ). Tuomet Bayeso teorema duoda P(Eᵢ|B)=P(Eᵢ)P(B|Eᵢ)/P(B). Todėl, sukeičiant sąlyginės tikimybės sąlygą ir įvykį, reikia apriorinių įvykių tikimybių.
Each conditional term requires a positive conditioning probability.