Условная вероятность (теорема Байеса)

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 24 окт 2024

Комментарии • 8

  • @darthbender8878
    @darthbender8878 8 лет назад +2

    Здорово, но зачем так считать?
    В первом случае:
    (1/2)/[(1/2)+1]=1/3
    Во втором:
    [(1/2)*(1/2)]/[(1/4)+1]=1/5
    В третьем:
    (2/3)/[(1/2)+(1/2)+(2/3)]=4/10
    Т.е Буквально применим теорему Байеса: разделить вероятность некоторого события на полную вероятность всех событий.

    • @EdyoRu
      @EdyoRu  8 лет назад +3

      +Darth Bender это видео в основном для тех, кто не вполне знаком с теорией вероятностей, и тут объясняется откуда берётся эта формула в общем-то. Комментарий в конце не призывает считать именно так :)

    • @trilisser
      @trilisser 6 лет назад +4

      для логического обоснования, слепо применять формулы любого можно научить)

    • @helmas_witch
      @helmas_witch 2 года назад

      Почему в знаменателе ты прибавляешь единицу? Я не докапываюсь, мне просто интересно каким образом ты смог упростить решение?

  • @antonds
    @antonds 8 лет назад +5

    Если честно, дерево и монеты не упрощают понимания. В частности, непонятны логические основы того, чтобы кол-во монет делать кратным. Додумать можно, но если это пример для иллюстрации теории - он плохой. Либо с автором/переводчиком что-то не то.

    • @DmitryPulin
      @DmitryPulin 8 лет назад +2

      Балансировка дерева нужна, чтобы каждая вершина на уровне представляла собой равновероятный исход. Иначе легко можно будет запутаться при подсчёте результата, потому что разные монеты будут вносить разный вклад в знаменатель, а так просто берём и скидываем их в кучу :)

    • @antonds
      @antonds 8 лет назад

      Спасибо, понятнее!

  • @MrSatanizd
    @MrSatanizd 4 года назад +2

    Видео крайне тупорылое и мало что объясняющее