多条件条件概率的定义

机器算法验证 可能性 条件概率
2022-01-26 13:54:00

具体来说,假设我有两个事件,A 和 B,以及一些分布参数θ,我想看看P(A|B,θ).

所以,条件概率的最简单定义是,给定一些事件 A 和 B,那么P(A|B)=P(AB)P(B). 因此,如果有多个事件需要作为条件,就像我上面所说的那样,我可以这么说吗P(A|B,θ)=?P((A|θ)(B|θ))P(B|θ) 还是我以完全错误的方式看待?有时当我处理概率时,我倾向于让自己精神崩溃,我不太确定为什么。

2个回答

你可以做一个小技巧。(Bθ)=C. 现在你可以写

P(A|B,θ)=P(A|C).
问题简化为只有一个条件的条件概率:
P(A|C)=P(AC)P(C)

现在填写(Bθ)为了C再次,你有它:

P(AC)P(C)=P(A(Bθ))P(Bθ)

这就是你想要得到的结果。让我们按照您最初提出问题时的形式来写这个:

P(A|B,θ)=P(ABθ)P(Bθ)

至于你的第二个问题,为什么概率让你感到害怕:这是心理学研究的发现之一,人类不太擅长概率推理;-)。我很难找到可以指向您的参考资料。丹尼尔·卡尼曼的工作在这方面肯定是非常重要的。

我想你可能想要这个:

P(A|B,θ)=P(AB|θ)P(B|θ)

我经常发现思考如何操纵概率令人困惑。在多种情况下,我发现这样想最容易:

  • 暂时删除您希望保留为结果中的条件的条件。在这种情况下写P(A|B), 取出θ.
  • 应用正常规则。在这种情况下P(A|B)=P(AB)/P(B).
  • 恢复已删除的条件。在这种情况下,恢复θ, 得到结果P(A|B,θ)=P(AB|θ)/P(B|θ).