Siento que
p(a,b) = la probabilidad de los sucesos a y b suceden en el mismo tiempo.
p(a|b) = la probabilidad de que un evento ocurre debido a que el evento b ocurre.
Para mí, creo que el significado es el mismo. Entonces, ¿cuál es la diferencia?
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
Voy a cambiar un poco: $p(a,b)$ es la probabilidad de que a y b suceder. $p(a|b)$ es la probabilidad de que ocurra, sabiendo que b ya ha sucedido.
Creo que la mejor manera de pensar es pensar en algunos ejemplos.
Supongamos que considere la posibilidad de lanzar 2 6 caras de los dados: supongamos que la condición de 'A' es que los números de las caras superiores de los dos dados la suma de 7 y 'B' es que mueren número 2 muestra un 1.
Ahora bien, ¿qué es $p(a,b)$? Bueno, sólo hay 1 manera en que esto puede suceder: mueren 2 debe mostrar un 1, y el otro de 6. Como hay 36 posibilidades de que todos asumimos tener igual probabilidad, $p(a,b) = 1/36$.
¿Qué es $p(a|b)$? Así que sabemos que die 2 es 1. Así que la única manera para que la suma sea 7 es para morir de 1 a 6. Como hay 6 posibilidades de morir 1, $p(a|b) = 1/6$.
¿Que sentido?
Ahora, a veces $p(a) = p(a|b)$, y esto es cuando llamamos a los eventos a y b para ser estadísticamente independientes.
Shabaz
Puntos
403
$p(a|b)$ = la probabilidad de que un evento suceda , dado que el evento b ocurre. La diferencia en las palabras es fundamental. Ninguno de estos tiene el sentido de causalidad, debido a que implica. Si b es raro, pero sucede todo el tiempo b, $p(a|b)$ puede ser bastante alta. Si una es "voy a ser millonario mañana" y b es "voy a ganar la lotería esta noche", $p(a,b)$ es muy bajo, pero $p(a|b)$ es 1.
