Если события A и B независимы, какая формула верна для совместной вероятности?
A
P(A∩B) = P(A) + P(B)B
P(A∩B) = P(A) / P(B)C
P(A∩B) = P(A|B) + P(B|A)D
P(A∩B) = P(A) * P(B)Правильный ответ. При независимости совместная вероятность равна произведению маргинальных:
P(A∩B) = P(A) * P(B).Разбор
Это свойство позволяет вычислять совместные вероятности без полного совместного распределения, но только когда предположение независимости разумно. Если P(A|B) отличается от P(A), то независимость нарушается, и формула не работает. На интервью полезно проговорить, что независимость — сильное предположение, которое нужно проверять или обосновывать.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Какая запись соответствует вероятности того, что в одном наблюдении произойдут оба события
A и B?Ещё вопросы по теме «Совместные распределения и ЦПТ»
- В продуктовой аналитике вы смотрите одновременно платформу (ios/android) и факт покупки (да/нет). Что описывает совместное распределение этих двух признаков?
- Событие A — клик по рекламе, событие B — покупка. Какое утверждение лучше всего соответствует независимости событий A и B?
- Вы оцениваете средний чек как выборочное среднее по 50 пользователям и затем по 5000 пользователям. Что утверждает `LLN` про поведение выборочного среднего при росте размера выборки?
- Что является наиболее точным интуитивным описанием центральной предельной теоремы (`CLT`)?
- Распределение трат на пользователя сильно скошено: много маленьких чеков и редкие большие. Почему для выборочного среднего трат по 5000 пользователям часто хорошо работает нормальное приближение?
- Все вопросы по «Совместные распределения и ЦПТ» →