更多機率觀念

Python 的統計模擬

Tushar Shanker

Data Scientist

條件機率

  • 條件機率
    • $P(A|B) = \dfrac{P(A \cap B)}{P(B)}$

A 與 B 的交集

Python 的統計模擬

條件機率

  • 條件機率

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

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

    • $P(A \cap B) = P(B \cap A)$

Python 的統計模擬

貝氏法則

  • 條件機率

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

    • 貝氏法則：$P(A|B) = \dfrac{P(B|A) P(A) }{P(B)}$

Python 的統計模擬

獨立事件

  • 相互獨立事件

    • $P(A \cap B) = P(A)P(B)$

    • 條件機率：$P(A|B) = \dfrac{P(A \cap B)}{P(B)} = \dfrac{P(A)P(B)}{P(B)} = P(A)$

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太陽能板與潔能車

  • 屋齡數量 = 150 戶

太陽能板資料

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太陽能板與潔能車

$P(\text{Solar}) = P(\text{Solar} \cap \text{Hybrid, EV}) + P(\text{Solar} \cap \text{No Hybrid, EV}) = \frac{30}{150} + \frac{10}{150}=\frac{40}{150}$

太陽能板－邊際機率

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太陽能板與潔能車

$P(\text{Solar} | \text{Hybrid, EV}) = \dfrac{P(\text{Solar} \cap \text{Hybrid, EV})}{P(\text{Hybrid, EV})} = \frac{30}{80} = 0.375$

太陽能板－條件機率

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一起來練習吧！

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