遗传学贝叶斯公式例题 贝叶斯公式经典例题

大致算法和答案1类似 :Aa的前概率为2/3,AA的前概率为1/3 Aa的条件概率为1/2*1/2*1/2=1/8,AA的条件概率为1 所以Aa的联合概率为2/3*1/8=1/12,AA的条件概率为1/3*1=1/3 则Aa的后概率为1/5,AA的后概率为4/5 因此这对夫妇再生育时出现患儿的概率为1/5*1/2=1/10

AR病,父母一方为Aa,另一方不确定为Aa还是AA时,若是生出几个正常的孩子时,自然的AA的相对概率就会增大,Aa的概率就相对降低了

贝叶斯公式运算是在给定训练数据D时,确定假设空间H中的最佳假设. 最佳假设:一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能.

贝叶斯公式贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( thomas bayes 1702-1761 ) 发展,用来描述两个条件概率之间的关系,比如 p(a|b) 和 p(b|a).按照乘法法则:p(a∩b)=p(a)*.

这位同学首先说明一下,Bayes公式是有适用条件的. 比如设有A,B,C,3个事件,但是你不确定他们的关系 是不是相互独立的就不能确定求他们都发生的概率的 算法.Bayes公式只适用于A,B,C是一个完备事件组的 情况. P(Ai| B)={P(Ai)P(B| Ai)}/{∑P(Ai)P(B| Ai)}, i=1,2,3……,n 此式被称为贝叶斯公式 如果你说的问题满足它的条件,那么它详细地说明了 多个条件下的概率求法,就是有几个条件,i就为几 希望对你能有帮助.

不论事件的独立性,都能应用全概率公式和贝叶斯公式.全概率公式:设实验e的样本空间为s,a为e的事件,b1,b2,.,bn为s的一个划分,且p(bi)>0(i=1,2,.,n),则 p(a)=p(a|b1)*p(b1) + p(a|b2)*p(b2) + . + p(a|bn)*p(bn)贝叶斯公式:是一种先验概率设实验e的样本空间为s,a为e的事件,b1,b2,.,bn为s的一个划分,且p(a)>0,p(bi)>0(i=1,2,.,n),则 p(bi|a)=p(ai|bi)*p(bi)/∑p(bj)*p(a|bj) (j=1,2,.,n)

贝叶斯理论,是英国数学家贝叶斯(1701年—1761年) Thomas Bayes发明创造的一系列概率论理论,并广泛应用于数学、工程等领域.在数学领域,贝叶斯分类算法应用.

贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料,而缺乏论证项目A的直接资料时,通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率.如果我.

B(前6次是135216) A1(第7次是1) A2(第7次是2)A3(第7次是3)A4(.4) A5(.5) A6(.6) P(B)= (1/6)^6 P(A1)=P(A2)=P(A3)=P(A4)=P(A5)=P(A6)=1/6 则在前6次是135216的前提下第7次是1的概率为P(A1/B)=P(A1B)/P(B)=(1/6)^7/(1/6)^6=1/6 同理在前6次是135216的前提下第7次是2或3或4或5或6的概率都是1/6 事实上掷骰子是N重独立重复试验,所以不管前6次是什么结果都不会影响第7次,因此我们也可以直接得出概率为1/6的答案.

第一种情况 一般是 bb/bb中bb的概率乘1/4 第二种bb的概率的平方乘1/4