P(A|B)=P(A∩B)/P(B) что означает P(B)?Условная вероятность P(A|B) — основа для понимания зависимости событий и байесовского обновления. На собеседовании дают задачи, где нужно правильно обусловить вероятность — например, какова вероятность второго орла, если первый уже выпал. Ошибки в условной вероятности ведут к неверным выводам в любом анализе.
Всего в этом разделе 20 вопросов. Каждый — с правильным ответом и кратким разбором теории. Разбито на 4 части по 5 вопросов.
Условие фиксирует подмножество наблюдений: мы рассматриваем только тех, у кого произошло `B`. Дальше внутри этой базы измеряем долю события `A`. Поэтому корректная запись — `P(A|B)`, а не `P(B|A)` и не `P(A∩B)`.
Подробный разбор →Условие в `P(A|B)` меняет базу: мы рассматриваем только тех, у кого произошло `B`. В примере это означает, что мы смотрим пользователей, дошедших до оплаты, и среди них считаем долю тех, кто купил. Это не то же самое, что `P(B|A)`, где база — покупатели.
Подробный разбор →Совместная вероятность описывает одновременное выполнение двух событий, например клик и покупка у одного пользователя за период. Она отличается от `P(A|B)`, где база ограничена условием `B`. В практических задачах `P(A∩B)` часто используют как «долю пользователей с обоими событиями».
Подробный разбор →Если известно, что изделие уже прошло проверку 1, мы находимся на ветке `B`. Дальше нас интересует доля отказов на проверке 2 именно среди прошедших первую, то есть `P(A|B)`. Поэтому ответ берётся напрямую с соответствующей ветки и равен 2%.
Подробный разбор →Условная вероятность — это доля среди тех, у кого выполнено условие. Поэтому знаменатель должен отражать, насколько часто вообще встречается `B`. Если перепутать знаменатель, можно посчитать другую величину и неверно интерпретировать результат.
Подробный разбор →В приложении — таймер, прогресс, стрики и 1700+ вопросов по всем темам.
Тренировать статистику в Telegram