1675全概率公式和贝叶斯公式内容摘要：

程的结果， 因，看作该过程的若干个原把  nAAA , 21根据历史资料，每一原因发生的概率已知，   已知即 nAP  已知即 nABP而且每一原因对结果的影响程度已知， 如果已知事件 B已经发生，要求此时是由第 i 个原因引起的概率，则用 Bayes公式   BAP i即求第一章 概率论的基本概念 167。 3条件概率 返回主目录 例 8 用某种方法普查肝癌，设： A={ 用此方法判断被检查者患有肝癌 }， D={ 被检查者确实患有肝癌 }， 已知     ,  DAPDAP  0 0 0 DP而且已知： 现有一人用此法检验患有肝癌，求此人真正患有肝癌的概率． 第一章 概率论的基本概念 167。 3条件概率 返回主目录 例 8（续） 解： 由已知，得     ,  DPDAP 所以，由 Bayes公式，得             DAPDPDAPDPDAPDPADP第一章 概率论的基本概念 167。 3条件概率 返回主目录 例 9 袋中有 10个黑球， 5个白球．现掷一枚均匀的骰子，掷出几点就从袋中取出几个球．若已知取出的球全是白球，求掷出 3点的概率． 解： 设： B={ 取出的球全是白球 }    621 ，，点掷出  iiA i则由 Bayes公式，得         61333iii ABPAPABPAPBAP第一章 概率论的基本概念 167。 3条件概率 返回主目录 例 9（续） 061616151 15531535iiiCCCC0 4 8 3 第一章 概率论的基本概念 167。 3条件概率 返回主目录。
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标签： 贝叶斯 公式 概率