Comment les probabilités conditionnelles permettent-elles de modéliser l’évolution

Comment les probabilités conditionnelles permettent-elles de modéliser l’évolution , voyons dans cet article ce qu’est une probabilité conditionnelle.

Nous appelons probabilité conditionnelle la probabilité que l’événement X se produise si l’événement Y s’est déjà produit.

La première chose que nous pouvons faire est de multiplier la probabilité conditionnelle par X = X/Y. Dans la suite, on a : X : B = Y = I. Si (x * Y)

Comment les probabilités conditionnelles permettent-elles de modéliser l’évolution

puis Y : je :

(x + y – x) et (le cas échéant) et (si non) (mais pas x ) si x est de type X et B(I)

mais pas si (x * Y)

et laissez ((s x)

où s b est un type X et s b est un type Y).

alors laissez ((t y)

où t b est un type X et t b est un type Y).

Ensuite, nous pouvons vérifier s’il y aura des conditions supplémentaires dans la condition qui ne sont pas « inattendues » ! Si au moins un (sinon tous) le sont, alors cela (si et seulement si), alors l’une des conditions (X,Y) avec la plus grande probabilité sera trouvée.

Comment les probabilités conditionnelles permettent-elles de modéliser l’évolution

La deuxième chose que ce type (if ) peut également faire est de vérifier toutes les conditions de condition, ou tout autre type de condition. La probabilité conditionnelle de l’existence de conditions supplémentaires (disons, si, etc.) est donnée par le type X donné par B(Y) (dans ce cas).

Liens externes

https://fr.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Excel

https://fr.wikipedia.org/wiki/Bulle_de_savon

Liens internes – Comment les probabilités conditionnelles permettent-elles de modéliser l’évolution

https://128mots.com/index.php/tag/addition-binaire/

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