→ DKer:A事件把B事件的宇集合跟子集合等比例的縮小了 05/25 10:38
→ DKer:(抱歉我用的名詞可能不是很精準) 05/25 10:39
→ DKer:獨立事件的定義不是「兩件事完全不影響」,只是機率不改變而已 05/25 10:42
→ ddxu2:可以這樣來想,今天告訴你丟出來的骰子數屬於A事件,問你這 05/26 23:27
→ ddxu2:個數字屬於B事件的機率是多少? 05/26 23:27
→ ddxu2:不管今天告不告訴你這個數字屬於A,機率都是1/3,可以說這兩 05/26 23:28
→ ddxu2:件事情互不影響,其中一件發生或不發生,不會影響另一件發生 05/26 23:28
→ ddxu2:或不發生的機率。 05/26 23:28
推 linijay:獨立事件的另一個定義P(B|A)=P(B),也就是在已知A發生的狀 05/28 09:17
→ linijay:況下,是否會改變你猜中B發生的可能性。P(B)本來就是0.5, 05/28 09:18
→ linijay:當你已知A發生,意即非1即2,那麼猜中B發生的可能仍是0.5 05/28 09:19
→ linijay:跟你啥都不知道時,猜中的機率是一樣的,所以獨立。BC類推 05/28 09:19
→ linijay:你知道昨天你鄰居出車禍,跟你猜中今天台積電漲不漲沒有關 05/28 09:25
→ linijay:可是如果你的鄰居是老張,那你猜今天台積漲跌可能就準一些 05/28 09:25
→ linijay:另外,一般我們認為多一些情報,猜中的機會就多一些,但已 05/28 09:55
→ linijay:知B的情況下,猜中C的機會反而下降了。 05/28 09:55
推 goshfju:P(A∩B)=P(A)P(B)不是定義 05/28 17:15
→ goshfju:P(B|A)=P(B) 才是定義 也很好理解獨立到底是什麼意思 05/28 17:15
→ theoculus:P(B|A)=P(B) or P(A|B)=P(A) <=> P(A∩B)=P(A)P(B) 05/28 17:24