一个概率论问题 - 页 9

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P(AB)=P(A)*P(B)--两个独立 事件同时 发生的概率等于这些事件的概率的乘积。

例子：第一把枪和第二把枪打中目标的概率分别是：P1=0.7；P2=0.8。求两门炮同时击中的概率。

解： 正如我们所看到的，事件 A（第一次枪击）和B（第二次枪击）是独立的，也就是说，P（ AB）=P（A）*P（B）=p1*p2=0.56。


 
Evgeny Belyaev:
P(AB)=P(A)*P(B)--两个独立 事件同时 发生的概率等于其概率的乘积。

例子：第一把枪和第二把枪打中目标的概率分别是：P1=0.7；P2=0.8。求两门炮同时击中的概率。

解： 正如我们所看到的，事件 A（第一次枪击）和B（第二次枪击）是独立的，即P（ AB）=P（A）*P（B）=p1*p2=0.56。



在这种情况下，我们不能谈论独立。指标之间只是有一个时间差。因此，公式是相当不同的
 
Evgeny Belyaev:
P(AB)=P(A)*P(B)--两个独立 事件同时 发生的概率等于这些事件的概率的乘积。

例子：第一把枪和第二把枪打中目标的概率分别是：P1=0.7；P2=0.8。求两门炮同时击中的概率。

解： 我们已经看到，事件 A（第一次枪击）和B（第二次枪击）是独立的，即P（ AB）=P（A）*P（B）=p1*p2=0.56。



谢谢你试图提供帮助，但你的解决方案指的是一个完全不同的问题。我不需要计算所有三个指标都吻合时的事件概率。

我需要计算事件D发生的常数概率P(D/ABC)，假设所有三个指标都给出了相同的买入资产的信号。事件D是一个正的价格增量。我们不考虑ABC的发生概率（当三个信号重合时），我们把它当作发生了。请阅读条件。

 
Victor Nikolaev:

在这种情况下，没有独立性可言。这些指标之间只是有一个时间差。因此，公式是相当不同的

这些信号确实被认为是独立的。它们之间的延迟并不起作用，我们假设这三个信号都已经存在。
 
指标越多，可能性越小。
 

似乎人们对带有指示器和信号的条件有误解，立即将其与闪烁、发生的频率/发生率等联系起来。让我们忘记它是一个坏梦，重新表述同一个问题。

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我们有一个射手在位置上，他可以击中或错过目标（事件D）。

击中目标的概率取决于一些条件/事件。

  • A-射手健康状况良好。 P(D/A)=0.55-假设射手健康状况良好，则击中目标的概率。
  • B - 该位置无风。P(D/B)=0.6，如果没有风，击中目标的概率。
  • C--射手得到了一个好的武器。P(D/C)=0.65，如果射手有一把好的武器，击中目标的概率。
假设条件/事件A、B和C是独立的，并且是成对和成组的联合。

我们假设射手在条件/事件ABC一致的情况下走上了射击线，即他健康状况良好，风没有吹走子弹，射手的武器也很好。

问题：当这些条件同时存在时，射手击中目标的概率是多少P（D/ABC）？

 
SidorOFF:
指标越多--概率越低。


我们谈论的不是获得相同信号的概率（它们重合的频率），而是正确处理它们的概率（价格将朝着正确的方向发展），前提是这些信号已经重 合（即A&B&C事件已经发生）。

然而，我们已经转入拍摄，以便减少混乱。

 
Alexander:


我们谈论的不是获得相同信号的概率（它们重合的频率），而是正确处理它们的概率（价格将朝着正确的方向发展），前提是这些信号已经重 合（即A&B&C事件已经发生）。

然而，我们已经转到了射击方面，这样就不会有什么混乱了。

这也是我要说的，一个惊人的巧合。
 
Alexander:

似乎人们对带有指示器和信号的条件有误解，立即将其与闪烁、发生的频率/发生率等联系起来。让我们忘记它是一个坏梦，重新表述同一个问题。

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我们有一个射手在位置上，他可以击中或错过目标（事件D）。

击中目标的概率取决于一些条件/事件。

  • A--射手健康状况良好。 P(D/A)=0.55--如果射手健康状况良好，击中目标的概率。
  • B - 该位置无风。P(D/B)=0.6，如果没有风，击中目标的概率。
  • C--射手得到了一个好的武器。P(D/C)=0.65，如果射手有一把好的武器，击中目标的概率。
假设条件/事件A、B和C是独立的，并且是成对和成组的联合。

我们假设射手在条件/事件ABC一致的情况下走上了射击线，即他健康状况良好，风没有吹走子弹，射手的武器也很好。

问题：当这些条件同时存在时，射手击中目标的概率是多少P（D/ABC）？

那么射手击中目标的概率是多少呢？

这些数字从何而来......让我们假设有100000次试验，其中有50000次命中，即平均为0.5次，从这些数据中对独立因素进行抽样。

因此，A提高了5%，B提高了10%，C提高了15%。

 
Maxim Kuznetsov:

那么射手击中的概率是多少呢？ 没有这个，你就无法计算任何东西......

这些数字从何而来......让我们假设有100000次试验，其中有50000次命中，即平均为0.5次，从这些数据中对独立因素进行抽样。

因此，A提高了5%，B提高了10%，C提高了15%。


这些数字来自于我的头脑......。组成的。你必须从某个地方开始。

是的，我们假设在没有条件A、B和C的情况下，射手命中的概率是0.5，这是在10万次试验和5万次命中后得到的。

而事实上。

  • A--提高5%的分数。
  • B - 将结果提高10%。
  • C - 将结果提高15%。
A&B&C会在多大程度上改善结果？

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