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有限模型的條件機率

本頁導覽
  1. 數學敘述
  2. 代表公式(精確 TeX)
  3. 成立條件
  4. 符號作用域
  5. 直觀、定義與常見誤解
  6. 已採用的推導導讀
  7. 前置知識
  8. 驗證界線
  9. 下一個義務
  10. 同源結構化資料

條件事件必須有正機率;有限模型中 P(A|B)=P(A∩B)/P(B),方向不能任意交換。

mko-conditional-probability · definition · v0.10.0

數學敘述

在非空有限樣本空間 S、全冪集事件族 F=𝒫(S) 與已歸一化非負有理權重下,對 A、B⊆S 且 P(B)>0,定義 C(A,B)=P(A|B)=P(A∩B)/P(B)。若 P(B)=0,本條目不定義這個條件機率,即使 B 非空。

代表公式(精確 TeX)

C(A,B)

成立條件

  • 有限權重模型合法,A、B 均為 S 的子集合。
  • 條件機率分母 P(B) 必須嚴格大於零;等可能模型須另明示。

符號作用域

  • C — 有順序的條件機率
  • A — 待衡量事件
  • B — 正機率的條件事件

直觀、定義與常見誤解

先算 B 中的機率質量,再算 A∩B 中的質量,最後相除。共同正分母可以約掉,但前提是權重模型和事件資格都已驗證。

B 非空不保證 P(B)>0:若其中權重都為零,仍不能條件化。等可能有限模型才可將比例化成 |A∩B|/|B|,且 B 必須非空。

P(A|B) 與 P(B|A) 一般不同;兩方向比較都須各自有正分母。數值相等或不同本身不建立事件獨立性,條件機率也不是把 P(A) 乘上 P(B)。

把非空當正機率、對零機率條件給零答案,或把兩方向條件機率混同。

已採用的推導導讀

有限模型的條件機率:正分母、兩個方向與零機率條件

原始 MKO 保留;導讀有自己的追加式修訂與驗證界線,不代表新 Lean 證明。

前置知識

驗證界線

有限有理模型可以精確重算;一般正則條件機率、零機率條件與 Bayes/獨立性定理不屬於本輪。

not_formalized

這不表示內容錯誤;只表示尚未登錄可重播的計算或形式證據。

下一個義務

綁定有限事件交集、正分母條件化與有理質量比;零機率條件另有語義義務。

同源結構化資料

本頁與互動版共用同一個物件與既有語言 edition;未新增證明或人工審定。

原始 MKO JSON · 純文字 Markdown