[機統] 聯集事件的機率
定義聯集(union)符號為 U(); 交集(intersection)符號為 iU()
倘諸事件彼此統計獨立,則
P(iU( Ai, i = 1 to 2 )) = P(A1)*P(A2)
= Pi( P(Ai), i = 1 to 2 )
上面這表達式很容易擴展到任意多事件。
但是如果諸事件並非彼此統計獨立呢?
iU( Ai, i = 1 to 2 ) = A1 + A2 - U( Ai, i = 1 to 2 )
則其機率為:
P(iU( Ai, i = 1 to 2 )) = P(A1) + P(A2)
- P(U( Ai, i = 1 to 2 ))
上面的表達式如何擴展到任意多事件?
另外,統計獨立的事件之交集的機率,與非統計獨立者之機率,
它們之間存有甚麼關係?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.36.216.142 (臺灣)
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排容原理給出了多事件時的表達式,但是交集機率在彼此統計獨立和非獨立
之間的機率大小之關係呢?
推
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從條件機率出發的話,
P(B|A) = P( iU( A, B ) )/P(A)
亦即
P( iU( A, B ) ) = P(A)*P(B|A)
∵P(B|A) <= P(B)
∴P(A)*P(B|A) <= P(A)*P(B)
從而得到
P( iU( A, B ) ) = P(A)*P(B|A) <= P(A)*P(B)
但是上述證明要如何擴展到多事件的狀況?
※ 編輯: saltlake (114.36.216.142 臺灣), 09/08/2024 12:40:20
噓
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這確實是上面證明的弱點 -_-
「概念上」,有附加條件時候的機率應該不大於沒有條件的?
這點不知怎麼嚴格證明或證誤 -_-
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本問題最基本的目的就是要找出:
多事件交集的機率,當個事件彼此非統計獨立和統計獨立時的兩個機率間的關係。
目前看來,統計獨立時候的機率不小於非統計獨立時後的。
※ 編輯: saltlake (114.36.216.142 臺灣), 09/09/2024 00:48:21
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一般事件的交集之機率
P( iU(A,B) ) = P(A) + P(B) - P( U(A,B) )
要做複雜的計算,尤其當事件數目大的時候。
如果能夠有近似公式或者(最小)上界,估計交集事件的機率的複雜度可以簡化。
提到交集事件的機率,最有名的一個特狀況就是事件彼此獨立的時候。這時候交
集事件的機率就是個別事件的連乘積。
從而自然想要尋找一般事件交集的機率和獨立事件交集的機率之間的關係。
※ 編輯: saltlake (114.36.216.142 臺灣), 09/09/2024 01:25:16
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感謝糾錯 :)
發現當初貼本文問問題的時候把交集和聯集錯誤地對調了。
現在把上面內容原本提到的聯集改成交集。
※ 編輯: saltlake (114.36.216.142 臺灣), 09/09/2024 09:20:04
※ 編輯: saltlake (114.36.216.142 臺灣), 09/09/2024 09:20:21
既然不能證明獨立事件交集的機率不小於一般事件交集的,有否反例?
或者上述條件機率關係「P(B|A) <= P(B)」之反例?
※ 編輯: saltlake (114.36.216.142 臺灣), 09/09/2024 16:52:51
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上面的例子顯示:
P(B|A) = 1 >= P(B) 所以是「P(B|A) <= P(B)」反例
但是,獨立事件交集的機率與一般事件交集的機率方面的反例呢?
當然,以 P( iU( A, B) ) = P(A)*P(B|A) 為基礎,倘若舉出
P(B|A) 和 P(B) 之間可以是大於小於等於的狀況,可以進而指出
獨立事件和一般事件也是可以三者任一。但是上面的表達式僅限於
兩個事件的情況而不能代表更多事件的情況。
※ 編輯: saltlake (114.36.216.142 臺灣), 09/09/2024 19:51:37
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