联合概率,边际概率,条件概率的区别_非条件概率和边际概率

一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。

某离散分布：

这里写图片描述

联合概率、边际概率、条件概率的关系：

这里写图片描述

其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”；

从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。

前面表述的是离散分布，对于连续分布，也差不多。 只需要将“累加”换成“积分”。

这里写图片描述

参考： https://en.wikipedia.org/wiki/Marginal_distribution

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