КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
N3 - число шариков с метками A и B.
Вероятность извлечения помеченного шарика равна: p(AÈB) = (n1+n2+n3)/n Произведем следующие допустимые преобразования: p(AÈB) = (n1+n2+n3)/n + n3/n - n3/n = (n1+n3)/n + (n2+n3)/n - n3/n = p(A)+p(B)-p(AÇB) Как нетрудно показать при помощи аналогичных преобразований, для случая трех разновидностей меток - A, B и C получается: p(AÈBÈC) = p(A)+p(B)+p(C) -p(AÇB) -p(AÇC)-p(BÇC)+p(AÇBÇC). Общая формула для произвольного количества типов меток:
Следующее правило называется правилом композиции. Для описанного случая с метками двух типов справедливо: p(A) = (n1+n3)/n = n3/n + n1/n = p(AÇB) + p(AÇ`B) Или из определения условной вероятности p(A) = p(A|B)*p(B) + p(A|`B)*p(`B)
3.2.5.2. Точные вероятностные рассуждения Пусть имеется простейшая продукция
Необходимо выяснить истинность B. Неопределенными могут быть 2 факта: истинность А и истинность самой импликации. Пусть р(А)=0.9 и р(В|A) = 0.95 Из правила композиции: p(B) = p(B|A)*p(A) + p(B|`A)*p(`A), где p(`A) = 1 – р(А). Подставив известные величины, получим: p(B) = 0.95*0.9 + p(B|`A)*0.1 = 0.855 + p(B|`A)*0.1 Откуда можно заключить лишь, что p(B) лежит в пределах от 0.855 до 0.955 Конъюнктивная посылка Рассмотрим импликацию, в которой две посылки объединены по И: A ^ B -> C. Типичной ситуацией является наличие сведений о вероятности A, B и импликации. Например, p(A) = 0.8, p(B) = 0.7, p(C|AÇB) = 0.95. Однако, записав при помощи правила композиции формулу для нахождения p(C), мы видим, что данных недостаточно: p(C) = p(C|AÇB)* p(AÇ B) + p(C|~(AÇB))*p(~(AÇB)) Кроме того, в данной формуле отсутствуют p(A) и p(B). Существует методика оценки p(AÇB) при известных p(A) и p(B): min {p(A), p(B)} ³ p(AÇB) ³ max{p(A) + p(B) – 1, 0} Или в общем виде:
Дизъюнктивная посылка Импликация, в которой посылки объединены по ИЛИ, менее жестка, чем предыдущая:
Если A ИЛИ B, то C. Вероятность можно оценить следующим образом:
Т.е. попытки в условиях неопределенности оценить вероятность приводят к приближенности. Основные два приема, которые можно рекомендовать для таких случаев:
Дата добавления: 2014-01-03; Просмотров: 356; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |