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第15讲在获得信息之后，概率的表示方法“条件概率”
的基本性质
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15-1运用“条件概率”
来表示“贝叶斯逆概率”
通过前面的讲义大家已经了解到：贝叶斯推理来说，最重要的观点是“获得信息之后，概率发生变化”
。
用第2讲中的案例来具体解释，即：在癌症指标检查中，依据获得“患癌症”
或是“健康”
的不同信息，检查结果呈阳性的概率会发生变化。
用第3讲中的案例来具体解释，则为：根据女同事认为你是“真命天子”
还是“无关路人”
的不同信息，收到巧克力的概率也将有所差异。
类似这样，根据有无信息、信息的种类等条件不同，概率也会随之发生变化的情况，可以用“条件概率”
一词来表述。
在高中阶段的数学课上，我们曾经接触过条件概率的相关知识。
而在描述贝叶斯推理时，条件概率可谓是最重要的内容。
因此，本讲将从基础开始详细解说，并在此基础上，通过运用条件概率，推导出贝叶斯逆概率的公式。
15-2“条件概率”
把部分看作整体，从而变更数值
在这里，用掷骰子的案例来进行说明。
把一个骰子放入带有盖子的箱中，并摇晃箱子，使骰子在箱中滚动。
接下来，推测骰子的点数。
现在，需要求出骰子的点数为偶数的概率。
然后把“骰子的点数为偶数”
这个事件记为E，则：
E＝{2，4，6}
在掷骰子的概率模型中，事件E的概率为：
然而此时，有人偷偷地打开了盖子，并往箱子里看了一眼，然后告诉你“骰子的点数不是6”
。
那么接下来概率会发生怎样的变化呢？由于点数为6的可能性被排除在外，那么对于概率的推算结果也会发生改变。
像这样，当获得“不是现6”
这条信息时，“骰子的点数为偶数”
的概率被称为“条件概率”
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