Условная вероятность

Введение в статистику

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

Несколько встреч

Выборка без возвращения

Коробка с именами Амира, Клэр, Дэмиана.png

Выборка без возвращения

Из коробки вытащили имя Клэр.png

$$P(\text{Claire}) = \frac{1}{3} = 33\%$$

Вероятность второго события зависит от исхода первого

Два столбца: первый содержит Амира, Брайана, Клэр, Дэмиана. Второй столбец пуст.png

Вероятность второго события зависит от исхода первого

Клэр в первом столбце указывает на Клэр во втором столбце с вероятностью 0%.png

Вероятность второго события зависит от исхода первого

Выборка без возвращения = каждый выбор зависим

Амир, Брайан и Дэмиан в первом столбце указывают на Клэр во втором столбце с вероятностью 33%.png

Условная вероятность используется для расчёта вероятности зависимых событий
- Вероятность одного события обусловлена исходом другого

поезд_на_платформе.png

¹ Image credit: https://unsplash.com/@pixeldan

диаграмма_Венна_два_события_и_пересечение.png

диаграмма_Венна_заказы_свыше_150_долларов_и_заказы_из_категории_кухня.png

диаграмма_Венна_заказы_свыше_150_долларов_и_заказы_из_категории_кухня.png

$$P(Order > 150 | Kitchen) = \frac{\frac{20}{1767}}{\frac{181}{1767}}$$

$$P(Order > 150 | Kitchen) = \frac{20}{181} $$

диаграмма_Венна_заказы_из_категории_кухня_и_заказы_свыше_150_долларов.png

$$P(Kitchen | Order > 150) = \frac{\frac{20}{1767}}{\frac{601}{1767}}$$

$$P(Kitchen | Order > 150) = \frac{20}{601} $$

$$P(A | B) = \frac{{P(A \ \cap \ B)}}{{P(B)}}$$

$P(A | B)$ → Вероятность события A при условии события B
$P(A \ \cap \ B)$ → Вероятность события A и события B
- Делённая на вероятность события B → $P(B)$

Введение в статистику