一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事,回头看看。
某离散分布:
![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20170707090828468?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGliaW5nX3plbmc=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
联合概率、边际概率、条件概率的关系:
其中,
Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”;
Pr(X=x)为“X的边际概率”;
Pr(X=x | Y=y)为“X基于Y的条件概率”;
Pr(Y=y)为“Y的边际概率”;
从上式子中可以看到:
Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y)
即:“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率”乘以“Y的边际概率”
这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。
前面表述的是离散分布,对于连续分布,也差不多。
只需要将“累加”换成“积分”。
![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20170707091747912?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGliaW5nX3plbmc=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
参考:
https://en.wikipedia.org/wiki/Marginal_distribution