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概率论,全概率与贝叶斯

将两信息分别编码为M和N后传送出去,接收站接受时,M被接受为M和N的概率分别为0.9和0.1,而N肯定被接受为N,信息M和N传送的频繁程度之比为1:11.求接收站收到的信息是N的概率2.若接收站收到的信息是N,求原发信息也是N的概率这类问题一直不是很懂,想请教下大家,以后遇到这些全概率与贝叶斯公式的问题如何去分析?

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2013-01-14

0 0
    首先要区分发送和接收。分别记事件“发送M”,“发送N”为m,n;事件“收到M”,“收到N”为M,N。则由题意,P(m)=P(n)=0。5(发送M、N的概率相等),P(M|m)=0。
  9, P(N|m)=0。1, 即发送M,被接收成M的概率为0。9, 被接收为N的概率为0。  1;同理有P(N|n)=1, P(M|n)=0。 1。 由全概公式,收到N的概率P(N)=P(N|m)p(m)+P(N|n)p(n)=0。
  1*0。5+1*0。5=0。55; 2。 收到N而发出的是n的概率=条件概率P(n|N)。由贝叶斯公式 P(n|N)=P(N|n)P(n)/P(N)=0。  5/0。
  55, 约等于0。909 上述分析的关键是区分发送、接收为不同的事件,然后按题意写出相应的概率和/或条件概率,再用适当的公式。

2013-01-14

205 0
    此类问题我觉得画个树状图会比较容易解决,当然也有人习惯用符号推演,看你个人的习惯了。 ········ ____ 0。9 ___ 接收成 M ······· | · __0。
  5__M____|_____ 0。1 __ 接收成 N ·| -·······____ 0 ___ 接收成 M ·|__0。  5__N____| ······· |___ 1 ___ 接收成 N 【1】用符号计算为: P(接收N)=P(发送M,但接收N)+P(发送N,而且接收N)【互斥原理】 ````````=P(发送M)*P(接收N|发送M)+P(发送N)*P(接收N|发送N) 【使用条件概率的定义】 ````````=(0。
    5)(0。1)+(0。5)(1) 【代入数值】 ````````=0。55 若用树状图则为:查看末端是 N 的“树枝”,有两支,把树枝上的数值乘起来,再把不同树枝的乘积相加: P(“接收 N”)=(0。
  5)(0。1)+(0。5)(1)=0。55。 这叫“全概率公式”。   【2】已知接收的是 N,这是个条件概率问题。使用定义,有 P(发送N|接收N)=P(发送N,而且接收N)/P(接收N) ``````````````=(0。
  5)(1)/0。55 ``````````````=10/11 对应树状图,则为“连接 N-N 的树枝”除以“末端是N的树枝”。  这叫“贝叶斯公式”。

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