Вы смотрите contingency table по событиям A и B. Какой шаг корректно описывает, как посчитать P(A|B) из таблицы?
AВзять
P(A) и разделить на P(B)BВзять
P(B|A) и использовать его как P(A|B)CРазделить
P(A∩B) на P(A∩B) и получить 1DВзять значение для
A∩B и разделить на сумму всех ячеек, где выполнено condition BПравильный ответ. Чтобы получить
P(A|B) из contingency table, нужно делить A∩B на общую массу случаев с условием B.Разбор
Условная вероятность всегда нормируется на условие, то есть на то, сколько раз встречается B. В таблице это означает: берём ячейку пересечения A и B и делим на сумму по строке или столбцу, соответствующему B. Так мы получаем долю A внутри всех случаев B и избегаем путаницы с P(B|A).
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Событие
A — письмо действительно спам, событие B — фильтр пометил письмо как спам. Какая величина отвечает на вопрос: какова вероятность, что письмо — спам, при условии, что фильтр пометил его как спам?Ещё вопросы по теме «Условная вероятность»
- В воронке e-commerce событие `A` — покупка, событие `B` — пользователь дошёл до шага оплаты. Что означает `P(A|B)`?
- Событие `A` — письмо действительно спам, событие `B` — фильтр пометил письмо как спам. Какая величина отвечает на вопрос: какова вероятность, что письмо — спам, при условии, что фильтр пометил его как спам?
- Известно, что `P(A|B)=0.2` и `P(B)=0.5`. Какая формула корректно выражает `P(A∩B)`?
- По данным контроля качества в `contingency table`: 8 деталей — дефект и отметка fail, 2 — дефект и отметка ok, 4 — без дефекта и отметка fail, 86 — без дефекта и отметка ok. Событие `A` — дефект, событие `B` — отметка fail. Чему равна `P(A|B)`?
- В `probability tree` оплаты: 70% клиентов платят картой, 30% — наличными. При оплате картой возврат случается в 1% случаев, при оплате наличными — в 3% случаев. Чему равна `P(A)`, где `A` — возврат?
- Все вопросы по «Условная вероятность» →