联合概率,边际概率,条件概率的区别_非条件概率和边际概率

联合概率,边际概率,条件概率的区别_非条件概率和边际概率一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事,回头看看。某离散分布:联合概率、边际概率、条件概率的关系:其中,Pr(X=x,Y=y)为“XY的联合概率”;Pr(X=x)为“X的边际概率”;Pr(X=x|Y=y)为“X基于Y的条件概率”;Pr(Y=y)为“Y的边际概率”;从上式子中可以看到:Pr(X=x,Y=y)=Pr(X=x|Y=y)*Pr(Y=y)

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一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事,回头看看。

某离散分布:

这里写图片描述

联合概率、边际概率、条件概率的关系:

这里写图片描述
其中,
Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”;
Pr(X=x)为“X的边际概率”;
Pr(X=x | Y=y)为“X基于Y的条件概率”;
Pr(Y=y)为“Y的边际概率”;

从上式子中可以看到:
Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y)
即:“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率”乘以“Y的边际概率”
这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式

前面表述的是离散分布,对于连续分布,也差不多。
只需要将“累加”换成“积分”。
这里写图片描述

参考:
https://en.wikipedia.org/wiki/Marginal_distribution

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