ML Wiki
Machine Learning Wiki - A collection of ML concepts, algorithms, and resources.

Law of Total Probability

Law of Total Probability

Пусть $A$ может наступить при условии появления одного из событий $B_1, B_2, …, B_n$, образующих полную группу событий. Пусть известны вероятности этих событий $P(B_1), P(B_2), …, P(B_n)$ а так же условные вероятности $P(A B_1), P(A B_2), …, P(A B_n)$ наступления события $A$ после каждого из $B_1, …, B_n$.

’'’Теорема.’’’ Probability события $A$, которое может произойти лишь при появлении одного из несовместных событий $B_1, B_2, …, B_n$, образующих полную группу, есть

$P(A) = P(B_1) P(A B_1) + P(B_2) P(A B_2) + … + P(B_n) P(A B_n)$

Эту формулу называют ‘‘формулой полной вероятности’’ (следует из определения условной вероятности).

Доказательство

Т.к. $B_1, B_2, …, B_n$ несовместные, то появление $A$ означает появление одного из $B_1 A, B_2 A …, B_n A$.

По теореме сложения получим
$P(A) = P(B_1 A) + P(B_2 A) + … + P(B_n A)$
И, применяя теорему умножения к каждому из членов суммы, получим
$P(A) = P(B_1) P(A B_1) + P(B_2) P(A B_2) + … + P(B_n) P(A B_n)$.

Пример

В магазин поступают продукты с трех предприятий в соотношении 20%, 30%, 50%. С первого предприятия приходит 10% продуктов высшего сорта, со второго - 5%, с третьего - 20%. Какая вероятность того, что случайно купленный продукт высшего сорта?

  • Пусть событие $B_i$ - покупка продукта с предприятия $i$.
  • Тогда $P(B_1) = 0.2$, $P(B_2) = 0.3$ и $P(B_3) = 0.5$.
  • $A$ - покупка продукта высшего сорта.
  • Тогда $P(A B_1) = 0.1$, $P(A B_2) = 0.05$ и $P(A B_3) = 0.2$. - По формуле полной вероятности получаем
    : $P(A) = \sum_{i = 1}^{3} P(B_i) P(A B_i) = 0.135$      

See also

Источники и ссылки