怎样从历史数据中训练出结点之间的条件概率或联合条件概率?
第1题:
如果影响利润的因素未来具有不确定性,在已知概率的条件下,可以采用的利润预测方法有()。
A:趋势分析法
B:联合概率分析法
C:经验法
D:历史数据预测法
E:期望值分析法
第2题:
第3题:
第4题:
怎样从历史数据中训练出结点之间的条件概率或联合条件概率?
第5题:
贝叶斯决策是依据()的进行决策的方法。
第6题:
事件的初始估计概率是()
第7题:
假设条件下的联合概率除以所有假设条件下联合概率之总和,也就是联合概率的相对概率是()。
第8题:
按照有关遗传理论或按遗传病的遗传方式,列出有关成员可能有的基因型及产生这种基因型的概率是()。
第9题:
历史数据预测法
联合概率分析法
经验法
趋势分析法
期望值分析法
第10题:
逆概率
条件概率
联合概率
前概率
后概率
第11题:
中概率
条件概率
前概率
联合概率
后概率
第12题:
概率的取值范围在0~l之间
概率常用P表示
统计上一般将P≤O.5或P≤0.1的事件称为小概率事件
在一定条件下,肯定发生的事件称为必然事件,其概率等于1
第13题:
● 某轴承厂有甲、 乙、 丙三个车间,各车间生产的轴承数量分别占全厂的40%、 30%、30%,各车间的次品率分别为3%、4%、5%(正品率分别为97%、96%、95%)。以上叙述可以图示如下。
在图中,从“厂”结点出发选择三个车间产品的概率分别为 0.4、0.3、0.3,从各“车间”结点出发选择“正品”或“次品”的概率如图所示。从“厂”结点出发,到达“正品”(或“次品”)结点,可以有多条路径。例如,路径“厂—甲—次品”表示该厂甲车间生产的次品,其概率 P(厂—甲—次品)应等于各段上的概率之积。而该厂总的次品率应等于从“厂”结点到达“次品”结点的所有路径算出的概率之和(全概率公式)。而其中每条路径算出的概率在总概率中所占的比例,就是已知抽取产品结果再推测其来源(路径)
的概率(逆概率公式)。根据以上描述,可以算出,该厂的正品率约为 (53) 。如果上级抽查取出了一个次品,那么,该次品属于甲车间生产的概率约为 (54) 。
(53)
A. 0.963
B. 0.961
C. 0.959
D. 0.957
(54)
A. 0.25
B. 0.28
C. 0.31
D. 0.34
第14题:
第15题:
Ⅰ.条件概率可以用决策树进行计算
Ⅱ.联合概率表示两个事件共同发生的概率
Ⅲ.A与B的联合概率表示为P(AB)或者P(A.B),或者P(A∩B)Ⅳ.A的边缘概率表示为P(AIB)
第16题:
如果叶贝斯网络的各个结点都没有任何证据,从历史数据中如何用两种不同的方法得到各个结点的发生概率?
第17题:
遗传咨询中的概率计算不包括()。
第18题:
事件A的发生概率是在事件B发生概率的前提下的条件概率,记作()。
第19题:
某一基因型前提下前概率和条件概率所说明的两个事件同时出现的概率是()。
第20题:
概率分布必须符合以下两个条件:所有的概率Pi均在0和1之间;所以结果的概率之和应等于1。
第21题:
联合概率
边际概率
条件概率
后验概率
第22题:
前概率
条件概率
联合概率
后概率
逆概率
第23题:
联合概率
边际概率
条件概率
后验概率
第24题:
条件概率
联合概率
后概率
前概率
逆概率