iT邦幫忙

2019 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 3
0
AI & Data

機率 - 關於不確定性及資料的科學系列 第 3

[Day-3] 機率的更多屬性

  • 分享至 

  • twitterImage
  •  

屬性-1

If https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24A%20%5Csubset%20B%24, then https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24P(A)%20%5Cle%20%20P(B)%24
此表達式中的意思,A為B的子集合,因此A發生之機率必小於等於B發生之機率。換句話說由於A被包含於B之中,所以B可以看成由兩個區塊組成,也就是A以及是B但不是A的部分。下圖以樣本空間來表示A與B的關係:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20181019/20111826PGCvdtqbdk.png
整張圖是一樣本空間,而B是此樣本空間的子集合、A是B的子集合。而上面提到的"B是由A以及是B但不是A的部分的組成"這句話則是下面這個定理:
https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24B%20%3D%20A%20%5Ccup%20(B%20%5Ccup%20A%5Ec)%24

遙想起國中時好像有這樣的片段記憶,老師在台上說著這些ABBABBABBAC的外星語言,台下的學生一點感覺都沒有,所以日子久了也就忘了這是在ABBABBABBAC什麼了。但是如果我將這張圖做一點改變,這些一開始摸不著邊際的概念就很鮮明了:

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20181019/20111826f7Ee8qlx9V.png
在此,樣本空間用來表示全部的人類,而B是人類中的男性,A是男性中的高富師。
https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24B%20%3D%20A%20%5Ccup%20(B%20%5Ccup%20A%5Ec)%24
可以理解為 男性(B) = 高富師的男性(A) + 不是高富師的男性(B and A^c)。
由上式則進一步推導此定理:
https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24P(B)%3DP(A)%20%2B%20P(B%20%20%5Ccap%20A%5Ec)%20%5Cge%20P(A)%24
此定理表示當A為B的子集合時,A發生的機率必定小於等於B發生之機率,這是因為A既然是B的子集合,則A充其量等於B而不大於B。以上面的例子舉例,充其量全部的男生都是高富師,但是高富師還是男性,所以不會大於男性的範疇。

屬性-2

https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24P(A%20%5Ccup%20B)%20%3D%20P(A)%20%2B%20P(B)%20-%20P(A%20%5Ccap%20B)%24
此定理意思為,A聯集B的發生機率等於A發生機率加上B發生機率減去A和B同時發生的機率,可用下圖做理解:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20181019/20111826VCMuoDPoEi.png
樣本空間用來表示所有男性,當我們想要計算高或富的男性在全男性中的比例時,將高的男性佔的比例加上富的男生占的比例,還需要減去重複計算的人次,也就是既高且富的男性。而順著上面的定理,我們可以在此不等式的兩端各加上https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24P(A%20%5Ccap%20B)%24
引此可以進而推導為:https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24P(A%20%5Ccup%20B)%2BP(A%20%20%5Ccap%20B)%20%5Cle%20P(A)%20%2B%20P(B)%24,也自然可以得到以下結論:https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24P(A%20%5Ccup%20B)%20%5Cle%20P(A)%20%2B%20P(B)%24

屬性-3

https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24P(A%20%5Ccup%20B%20%5Ccup%20C)%20%3D%20P(A)%20%2B%20P(A%5Ec%20%5Ccap%20B)%20%2B%20P(A%5Ec%20%5Ccap%20B%5Ec%20%5Ccap%20C)%24

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20181019/20111826TaYGRtVMwP.png

將定理中的A看做是高、B為富、C是師,此定理表示ABC的聯集由等式右方的三項所組成,以圖形化的方式理解:
https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24P(A)%24
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20181019/20111826ZhnuvpAFEQ.png

https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24P(A%5Ec%20%5Ccap%20B)%20%24

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20181019/20111826XgtjlN3FYO.png

https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%24P(A%5Ec%20%5Ccap%20B%5Ec%20%5Ccap%20C)%24

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20181019/20111826Sp7IkLmMaX.png

結語

才進入正式寫文的第二天就讓我陷入一陣困頓當中,因為今天的主題是一堆數學公式,如果直接將課本上的公式複製貼上到這裡並沒有意義。花了一陣子思考後決定用比較直觀的方式來表達這些定理,但代價是花了非常多時間做圖。也許我要再三思量一下如何調整我的步伐,以更聰明的方式進行。


上一篇
[Day-2] 機率模型及樣本空間
下一篇
[特徵選擇]使用假設檢驗進行特徵選擇
系列文
機率 - 關於不確定性及資料的科學4
圖片
  直播研討會
圖片
{{ item.channelVendor }} {{ item.webinarstarted }} |
{{ formatDate(item.duration) }}
直播中

尚未有邦友留言

立即登入留言