如何确定有问题的概率百分比
How to decide the probability percentage in question
我有以下问题：
问题的第一部分是说被选中的人是男性的概率是0.44，也就是说男性的数量是25*0.44 = 11，没关系
在第二部分中，被选中的人是1960年以前出生的男性的概率是0.28，是说总人数25人中有0.28人还是男性人数中有0.28人？
我的意思是1960年之前出生的男性人数应该等于250.28 OR 110.28
0,44 = 11 / 25 人是男性。
0,28 = 7 / 25 人为男性且出生于 1960 年之前。
我发现最容易将这类问题想成 contingency tables。
您使用 maxtrix 布局根据两个或多个因素或特征来表示分布，每个因素或特征具有两个或多个类别。 table 可以用概率（比例）或计数来构造，并且根据 table 中的总计数来回切换很容易。 table中的条目是类别的交集，对应于口头描述中的和。 table 右边或底部的数字称为边缘，因为它们位于 table 的边缘，并且始终是 table 行的总和或它们出现的列条目。 table 中的总概率（或计数）是通过对所有行和列求和得出的。性别的边际分布将通过对行求和来找到，生日的边际分布将通过对列求和来找到。
据此，您可以推断出下面括号中的条目所指示的其他值。再加上一个条目，无论是性别还是生日的边缘行，您都可以推断地填写整个 table。 （这与自由度的概念有关——在其他信息由总数固定或概率相加为 1 的已知约束确定之前，您可以独立填写多少条信息。）
Probabilities
Birthday
< 1960 | >= 1960
_______________________
G | | |
e F | | | (0.56)
n __|_________|__________|
d | | |
e M | 0.28 | (0.16) | 0.44
r __|_________|__________|______
? ? | 1.00
Counts
Birthday
< 1960 | >= 1960
_______________________
G | | |
e F | | | (14)
n __|_________|__________|
d | | |
e M | 7 | (4) | 11
r __|_________|__________|_____
? ? | 25
Conditional probability 对应于将自己限制在条件中指定的行或列的子集中。如果有人问你生日 < 1960 给定 的概率是多少，性别是男性，即 P{生日 < 1960 | M} 在相对标准的表示法中，您会将注意力限制在 M 行，因此答案将是 7/11 = 0.28/0.44。在计算上，您采用符合条件的 table 条目中的概率或计数，并将它们表示为指定（给定）边际条目的概率或计数的比例。这通常在概率和统计文本中写为 P(A|B) = P(AB)/P(B)，其中 AB 是 A 和 B（交集）的集合 shorthand。
我有以下问题：
问题的第一部分是说被选中的人是男性的概率是0.44，也就是说男性的数量是25*0.44 = 11，没关系
在第二部分中，被选中的人是1960年以前出生的男性的概率是0.28，是说总人数25人中有0.28人还是男性人数中有0.28人？ 我的意思是1960年之前出生的男性人数应该等于250.28 OR 110.28
0,44 = 11 / 25 人是男性。
0,28 = 7 / 25 人为男性且出生于 1960 年之前。
我发现最容易将这类问题想成 contingency tables。 您使用 maxtrix 布局根据两个或多个因素或特征来表示分布，每个因素或特征具有两个或多个类别。 table 可以用概率（比例）或计数来构造，并且根据 table 中的总计数来回切换很容易。 table中的条目是类别的交集，对应于口头描述中的和。 table 右边或底部的数字称为边缘，因为它们位于 table 的边缘，并且始终是 table 行的总和或它们出现的列条目。 table 中的总概率（或计数）是通过对所有行和列求和得出的。性别的边际分布将通过对行求和来找到，生日的边际分布将通过对列求和来找到。
据此，您可以推断出下面括号中的条目所指示的其他值。再加上一个条目，无论是性别还是生日的边缘行，您都可以推断地填写整个 table。 （这与自由度的概念有关——在其他信息由总数固定或概率相加为 1 的已知约束确定之前，您可以独立填写多少条信息。）
Probabilities
Birthday
< 1960 | >= 1960
_______________________
G | | |
e F | | | (0.56)
n __|_________|__________|
d | | |
e M | 0.28 | (0.16) | 0.44
r __|_________|__________|______
? ? | 1.00
Counts
Birthday
< 1960 | >= 1960
_______________________
G | | |
e F | | | (14)
n __|_________|__________|
d | | |
e M | 7 | (4) | 11
r __|_________|__________|_____
? ? | 25
Conditional probability 对应于将自己限制在条件中指定的行或列的子集中。如果有人问你生日 < 1960 给定 的概率是多少，性别是男性，即 P{生日 < 1960 | M} 在相对标准的表示法中，您会将注意力限制在 M 行，因此答案将是 7/11 = 0.28/0.44。在计算上，您采用符合条件的 table 条目中的概率或计数，并将它们表示为指定（给定）边际条目的概率或计数的比例。这通常在概率和统计文本中写为 P(A|B) = P(AB)/P(B)，其中 AB 是 A 和 B（交集）的集合 shorthand。