Probability es una forma de expresar conocimiento o la creencia de que ocurra un evento o se ha producido. En matemáticas el concepto se le ha dado un significado exacto de la teoría de probabilidades que se utiliza ampliamente en dichas áreas de estudio como las matemáticas, estadísticas, finanzas, juegos de azar, la ciencia y la filosofía. En este artículo vamos a discutir probabilidad final del examen problem.Probability ejemplo es la posibilidad de que el resultado de un evento de un experimento particular. Las probabilidades se produce siempre números entre 0 (imposible) y 1 (posible). El conjunto de todos los posibles resultados de un experimento particular se llama como espacio muestral. Por ejemplo probabilidad de obtener un 6 al rodar un dado es 1/6. En esta lección vamos a discutir acerca de los problemas de probabilidad utilizando rule.Bayes intersección teorema describe la relación entre una probabilidad condicional y el reverso de probabilidad condicional. La probabilidad de una hipótesis da las piezas obtenidas de las pruebas y la probabilidad de que la evidencia dada la hipótesis. El teorema de Bayes es el nombre del científico Thomas Bayes.This teorema da idea clave de que el evento X no sólo depende de la ocurrencia del evento Y, también se relaciona con la relativa a la no Y.Statement evento - Bayes Fórmula ProbabilityThomas Bayes dio un especial caso relacionado con distribuciones continuas anterior y posterior de probabilidad y distribuciones de probabilidad discretas de datos, pero el ajuste más simple consiste solamente en distribuciones discretas. 'Teorema relacionada con la probabilidad condicional y las probabilidades marginales de eventos M y N.'P (M | N) = (P (S | N) xx P (N)) /(P (M))' Bayes Cada término tiene una nombre convencional en el Teorema de Bayes: 'P (M) es la probabilidad a priori o probabilidad marginal de M.'P (M | N)' es la probabilidad condicional de H, N. dado que también se llama como la probabilidad posterior, ya que depende en el valor especificado de N.'P (N | M) es la probabilidad condicional de N dada M.'P (N) 'es la probabilidad a priori o probabilidad marginal de N, P (N) actúa como una constante de normalización. teorema de Bayes da una representación matemática de cómo la probabilidad de obras condicionales que es el evento M dado N está relacionado con la probabilidad condicional inversa de N dado M.Example - Bayes ProbabilityBayes fórmula fórmula de probabilidad - Ejemplo 1Problem 1: En una escuela, hay algunos estudiantes de la clase 8ª entre ellos 30% niños y 70% niñas. Las chicas estudiantes consiguen pasar a cualquiera de las matemáticas o la física; todos los chicos se pasan en las matemáticas. El director ve un informe de prueba (al azar) del estudiante (papel) y observó que este estudiante puede obtener un pase en las matemáticas. ¿Cuál es la probabilidad de este estudiante es niño o niña Solución: El evento A es el estudiante es observado chica, y el evento B es el estudiante que consigue pasar en mathematics.Now calcular 'P (A | B) "probabilidad de que el estudiante? es niña. P (A) = probabilidad de 0.7'The alumno se pasan en matemáticas que un estudiante es chica. 'P (B | A) = 0.5'The probabilidad de conseguir el pase del estudiante en matemáticas' P (B) = '' 0,5 * 0,7 + 1,0 * 0,3 '= probabilidad 0.65The de papel de prueba observado es que la chica de obtener un pase en matemáticas como = '0,5 * (0,3 /0,65) = 0,539'