Вопросы по теме «Условная вероятность»

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.

Теорема БайесаНепрерывные распределенияКомбинаторикаДискретные распределенияМатематическое ожидание и дисперсияНезависимость событийСовместные распределения и ЦПТСлучайные величины: основыМножества и события

Вопросы 15 из 20

1Событие `A` — покупка, событие `B` — добавление в корзину. Какой записью выражается фраза: среди тех, кто добавил в корзину, какова вероятность покупки?
A`P(B|A)`
B`P(A∩B)`
C`P(A)`
D`P(A|B)`
Ответ: Фраза «среди тех, кто `B`» соответствует условной вероятности `P(A|B)`.

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)`.

2В воронке e-commerce событие `A` — покупка, событие `B` — пользователь дошёл до шага оплаты. Что означает `P(A|B)`?
AДоля покупок среди тех, кто дошёл до оплаты
BДоля дошедших до оплаты среди тех, кто купил
CДоля случаев, когда одновременно произошли покупка и шаг оплаты
DДоля случаев, когда произошла покупка или шаг оплаты
Ответ: `P(A|B)` — это вероятность события `A` среди объектов, удовлетворяющих условию `B`.

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.

3В продуктовой аналитике событие `A` — покупка, событие `B` — клик по рекламному баннеру. Что означает `P(A∩B)`?
AВероятность покупки при `condition` клика
BВероятность клика при `condition` покупки
CВероятность того, что пользователь и кликнул, и купил
DВероятность того, что пользователь кликнул или купил
Ответ: `P(A∩B)` — это вероятность того, что в одном наблюдении произошли и `A`, и `B`.

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».

4В `probability tree` контроля качества: `P(B)=0.95`, где `B` — изделие прошло проверку 1, и `P(A|B)=0.02`, где `A` — изделие не прошло проверку 2. Чему равна `P(A|B)` в терминах дерева?
A1.9%
B2%
C5%
D7%
Ответ: В `probability tree` `P(A|B)` читается как вероятность по ветке после условия `B`.

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%.

5В формуле `P(A|B)=P(A∩B)/P(B)` что означает `P(B)`?
AВероятность события `B`, то есть доля случаев, когда произошло `B`
BВероятность события `A`, то есть доля случаев, когда произошло `A`
CВероятность того, что произошло `A` или `B`
DВероятность `A` при условии `B`
Ответ: В `P(A|B)=P(A∩B)/P(B)` величина `P(B)` задаёт базу для условия `B`.

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.

1234

Хотите тренировать интерактивно?

В приложении — таймер, прогресс, стрики и 1700+ вопросов по всем темам.

Тренировать в Telegram

Другие темы: Теория вероятностей

Теорема БайесаНепрерывные распределенияКомбинаторикаДискретные распределенияМатематическое ожидание и дисперсияНезависимость событийСовместные распределения и ЦПТСлучайные величины: основыМножества и события