Koşullu bağımlılık - Conditional dependence

Bir Bayes ağı koşullu bağımlılığı ifade etmek

İçinde olasılık teorisi, koşullu bağımlılık üçüncü bir olay meydana geldiğinde bağımlı olan iki veya daha fazla olay arasındaki bir ilişkidir.[1][2] Örneğin, eğer Bir ve B üçüncü bir olayın olasılığını ayrı ayrı artıran iki olaydır C, ve birbirlerini doğrudan etkilemeyin, ardından başlangıçta (olayın C oluşur)

[3][4] (Bir ve B bağımsızdır).

Ama şimdi varsayalım C meydana geldiği görülmektedir. Eğer olay B olayın meydana gelme olasılığını ortaya çıkarır Bir azalacak çünkü pozitif ilişkisi C oluşumu için bir açıklama olarak daha az gerekli C (benzer şekilde, meydana gelen olay A olayının gerçekleşme olasılığını azaltacaktır. B). Bu nedenle, şimdi iki olay Bir ve B koşullu olarak birbirlerine negatif bağımlıdırlar, çünkü her birinin oluşma olasılığı diğerinin olup olmamasına negatif olarak bağlıdır. Sahibiz

[5]

Koşullu bağımlılık şundan farklıdır: koşullu bağımsızlık. Koşullu bağımsızlıkta, üçüncü bir olayın meydana gelmesi göz önüne alındığında, iki olay (bağımlı olabilir veya olmayabilir) bağımsız hale gelir.[6]

Misal

Özünde olasılık bir kişinin bir olayın olası oluşumu hakkındaki bilgilerinden etkilenir. Örneğin, olayın Bir 'Yeni bir telefonum var'; Etkinlik B 'Yeni bir saatim var'; ve olay C 'mutluyum' ol; ve ya yeni bir telefona ya da yeni bir saate sahip olmanın mutlu olma olasılığımı artırdığını varsayalım. C olayının meydana geldiğini varsayalım - yani 'mutluyum'. Şimdi başka bir kişi yeni saatimi görürse, yeni saatimle mutlu olma olasılığımın arttığını düşünecek, bu nedenle mutluluğumu yeni bir telefona atfetmeye daha az ihtiyaç var.

Örneği sayısal olarak daha spesifik hale getirmek için, aşağıdaki tablonun dört sütununda verilen ve olayın meydana geldiği dört olası durum olduğunu varsayalım. Bir satırda 1 ile belirtilir Bir ve bunun gerçekleşmemesi 0 ile belirtilir (ve aynı şekilde B ve C):

olasılık1/41/41/41/4
Bir0101
B0011
C0111

Bu örnekte, C oluşur ancak ve ancak en az biri Bir, B oluşur. Koşulsuz olarak (yani referans olmadan C), Bir ve B birbirinden bağımsızdır çünkü P (Bir) - satırda 1 ile ilişkili olasılıkların toplamı Bir-dır-dir iken P (Bir| B) = P (Bir ve B) / P (B) = = P (Bir). Ama şartlı C oluştuğunda (tablodaki son üç sütun), P (Bir|C) = P (Bir ve C) / P (C) = iken P (Bir|C ve B) = P (Bir ve C ve B) / P (C ve B) =

Bir|C). Varlığından beri C olasılığı Bir varlığı veya yokluğundan etkilenir B, Bir ve B karşılıklı bağımlı koşullu C.

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ Yapay Zekaya Giriş, Sebastian Thrun ve Peter Norvig, 2011 "Ünite 3: Koşullu Bağımlılık"[kalıcı ölü bağlantı ]
  2. ^ Dirk Husmeier tarafından Verilerden Bayes Ağlarını öğrenmeye giriş [1] "Data -Dirk Husmeier'den Bayes Ağlarını Öğrenmeye Giriş"
  3. ^ İstatistik teorisinde Koşullu Bağımsızlık "İstatistik Teorisinde Koşullu Bağımsızlık", A. P. Dawid " Arşivlendi 2013-12-27 de Wayback Makinesi
  4. ^ Britannica'da olasılıksal bağımsızlık "Olasılık-> Koşullu olasılık uygulamaları-> bağımsızlık (denklem 7)"
  5. ^ Yapay Zekaya Giriş, Sebastian Thrun ve Peter Norvig, 2011 "Ünite 3: Açıklamak"[kalıcı ölü bağlantı ]
  6. ^ İstatistik teorisinde Koşullu Bağımsızlık "İstatistik Teorisinde Koşullu Bağımsızlık", A. P. Dawid Arşivlendi 2013-12-27 de Wayback Makinesi