條件機率符號的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

極簡貝氏統計學

為了解決條件機率符號的問題，作者佐佐木淳 這樣論述：

～最強的決策工具，也是最流行的統計學～ 從「結果」倒推「原因」，少少的情報就足以預測未來！   　　日本物理學家佐治晴夫曾說過：「所有的過去，都可以被改寫。」 　　福爾摩斯的經典名言：「排除一切不可能之後，最後剩下的無論再如何離奇，也必然是真相。」 　　這兩句名言所闡述的「反向推理」，背後所牽涉的概念，其實就是「貝氏統計」的核心。   　　隨著「大數據」、「資料庫」成為科技趨勢，「統計學」成為近年來的顯學。 　　其中，又以「貝氏統計學」為創新領域最廣泛提及的佼佼者。   　　◆◆什麼是貝氏統計學？◆◆ 　　我們生活周遭充滿各式各樣的「資訊」，例如節目收視率、考試分數、降雨機率、每戶家庭的存

款餘額。 　　利用這些資訊，掌握並分析現狀，藉此預測未來，這就是統計學的應用之道。 　　然而，資訊卻也可能隨著情況變化而隨時改變，例如許多猜謎節目，就很可能隨著提示增加而提高答對的機率。 　　不斷收集新的資料來掌握來更新機率，這樣的方法就稱作「貝氏定理」。 　　而「貝氏統計」正是以「貝氏定理」為基礎的統計方法，亦即根據「結果」尋找「原因」。   　　・針對罹患率低的傳染病，全民篩檢真有意義嗎？ 　　・電子信箱是如何過濾垃圾郵件？ 　　・假設飛機遭遇空難，如何縮小海面的搜尋範圍？   　　曾經令現代人棘手的數學難題，都能在貝氏統計的預測下，幫助我們跨出一大步！   　　◆◆貝氏統計好難學？皆因這

兩大難關◆◆ 　　本書作者為日本海上自衛隊的數學科教官，專門教授飛行預官的課程。 　　要駕駛飛機這架龐然巨物，飛行官的日常工作自然也免不了數學計算與估值，舉凡燃油消耗量、起飛數據、下降軌道等等。   　　多年的教學，讓作者在協助學生克服數學心魔的同時，也成功歸納出有效學習的竅門──關鍵就在於使「抽象」的邏輯思考，改以視覺呈現，眼見更能「直觀」理解！   　　初次學習貝氏統計的人，「符號」和「條件機率」往往成為難以逾越的高牆。 　　本書將推論與計算的過程，均以圖表詳細解說，搭配每一節的教學重點，先從暖身題提示核心觀念，再融入日常時常耳聞的經典例題，導入貝氏定理解題。   　　循序漸進的學習模式，

通過插圖使數字視覺化呈現，助你一一突破自學的關卡！   本書特色   　　◎全書以圖解＆步驟拆解，視覺化呈現運算的邏輯，助你突破貝氏統計的兩大難關──「符號」和「條件機率」。 　　◎蒙提霍爾問題、囚徒問題、垃圾郵件的過濾，援引6道經典例題，深化理解貝氏統計學，啟發你的應用靈感。 　　◎每小節的最後都有重點總結，學習後就能快速歸納要點。

條件機率符號進入發燒排行的影片

基於Jeffreys先驗分配下的貝氏方法估計報童型產品的保守性獲利能力

為了解決條件機率符號的問題，作者施庭惠 這樣論述：

存貨管理的報童問題側重於不確定需求的單一周期性產品，而此產品的訂購量的多寡都會影響整體的成本，如訂購量過多會造成零售業者需要更多的處理成本去銷毀或回收；相反地，訂購量過少也會造成零售業者在營業上的損失。然而，現今的同質品眾多而陳列空間卻有限的情況下，零售業者不僅需要考慮訂購量，還需在最佳訂購條件下，評估產品的獲利能力來決定是否上架。Su & Pearn (2011) 針對此議題定義了報童產品的獲利能力，此為最佳訂購條件下達成目標利潤的機率值，並建構具有簡單形式的達成能力指標 (achievable capacity index, ACI) 來簡化表達獲利能力，並利用傳統頻率方法來進行指標的估

計。Su et al. (2021) 則更進一步考慮抽樣誤差問題，探討ACI信賴區間下界 (lower confidence bound of ACI; LCBA) 來表達保守性獲利能力。然而，在某些情況下，貝氏估計方法可能相較於頻率方法更適用。因此，本文章更進一步假設常態需求的參數符合Jeffreys先驗分配下，探索基於貝氏方法的LCBA。不同的樣本數、ACI估計值和信賴水準下的LCBA也提供表格供決策參考。本文也將此方法套用於Su et al. (2021) 所提供的實務範例來做比較。基於此範例也執行各種統計和成本參數變化的敏感度分析，此結果也可提供一些管理意涵和決策方針。最後，相關的結論

與未來研究也將提供來做為參考。

文組都會的簡明統計學

為了解決條件機率符號的問題，作者高橋信,鄉和貴 這樣論述：

難倒大多數人的統計學，終於推出文組專用「翻譯書」！ 就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師， 不必與數學公式纏鬥，也能一點就通！ 　　近年來，隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢，「統計學」也開始蔚為顯學。 　　可是，對於大部分的文組人來說，光看到數字就想退避三舍；若再提到「統計學」三個字，可能就立刻破門竄逃了吧？ 　　「雖然想試著翻入門書，但只要瞄到像間諜暗號的公式後，就反射性地把書閤起來了。」 　　「聽說統計學很熱門，可是具體來說，究竟能實際應用在哪些地方呢？」 　　「學會數據分析和統計，是不是就能幫我分析股票，順利賺大錢？」 　　所有關於統計學的基礎提問，

就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師，與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴，透過問答的形式，帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧！ 　　◆第1天：歡迎來到統計學的世界 　　相信對大部分人來說，數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。 　　奠基在數學之上的統計學，豈不就是更為棘手的惡魔存在？ 　　課程最初，讓我們先打破心理阻礙，首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。 　　認識統計學的用途，建立目標，我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。 　　◆第2天：千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走 　　在資訊爆炸的時代，五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計，哪些是有憑有據的資訊，哪些是道聽途說

，在在考驗我們的「數據素養」。 　　提升數據素養的第一步，就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。 　　學會第2天的內容，就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查！ 　　◆第3～4天：掌握資料的感覺 　　統計的第一步是收集資料，而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。 　　從第3天開始，我們會稍微接觸數學層面，重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值，以及它們在統計學中占有如何的重要性。 　　◆第5天：使資料視覺化呈現 　　這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識，首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始，透過這兩種工具，深化掌握資料的直覺。 　　同時

我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布，究竟是什麼意思。 　　◆第6～7天：課堂練習！實際挑戰分析資料 　　如何根據樣本資料估計母體？如何推導信賴區間？還有樣本數究竟要多少，才能得到值得任賴的統計結果呢？ 　　讓我們透過最後的兩天練習課，試著做資料分析的練習，為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧！ 　　從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人，有辦法從零學會統計學嗎？ 　　本書的文組人代表，藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能！ 　　統計學是一門深奧的學問，卻也是一座取之不盡的寶庫。 　　歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人，就從本書開始，解密以前都看不懂的希臘文暗號

！ 本書特色 　　◎全書架構劃分為7天的課程，採老師與學生一來一往的對話形式，帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。 　　◎重要的公式與計算的過程，都會用顏色框特別標註，就像課堂板書一樣一目瞭然。 　　◎每堂課的最後都有內容回顧，幫助你快速掌握重點，加強記憶學習更有效率。

壓力效應對奈秒重覆脈衝放電引燃機率之影響

為了解決條件機率符號的問題，作者石泰光 這樣論述：

本論文探討壓力效應(1 ~ 5 atm)對於奈秒重覆脈衝放電(NRPD)之引燃機率(Pig)的影響。實驗在一個大型雙腔體風扇擾動十字型燃燒爐中進行，其中心處配置了一對固定電極間距(dgap = 0.8 mm)之不鏽鋼尖端探針，搭配NRPD以脈衝重覆頻率(PRF = 1 ~ 80 kHz)，引燃預混貧油正丁烷/空氣之混合物( = 0.7，有效Lewis數Le ≈ 2.2 >> 1)。首先，我們使用傳統火花放電引燃(CSSD)系統，透過邏輯回歸方法計算出50%引燃機率時的層流最小引燃能量(MIEL)，其中MIEL在1、2、3 atm條件下，分別為23、10、6 mJ，隨壓力增加，MIEL值會下

降。我們以CSSD所得之MIEL值作為NRPD之基準，以累積總能量Etot = 23.7 ± 1 (NP = 11個脈衝波於1 atm)、10.2 ± 0.4 mJ (Np = 5個脈衝波於2 atm)、5.5 ± 0.2 mJ (Np = 3個脈衝波於3 atm)進行NRPD引燃機率量測實驗。經量測後得知，NRPD的第一個脈衝波能量約為0.8 mJ，而從第二個脈衝波開始，能量均約為2.3 mJ。結果顯示:當以Etot ≈ MIEL進行實驗，在PRF = 1 ~ 10 kHz時，Pig = 0，即使是使用NP = 100個脈衝波(Etot ≈ 230 mJ)，引燃仍為0。最高的Pig值，發生在

PRF = 40 kHz，其相對應之Pig = 92%/70%/48%，當p = 1/2/3 atm。而當PRF > 40 kHz時，三個壓力的Pig值都會隨著PRF增加而降低，顯示NRPD能量加乘效應僅會發生在特定PRF = 40 kHz，太低或太高PRF均不利於引燃。若以固定Etot ≈ 23 mJ於1、3、5 atm條件下進行NRPD實驗，結果顯示:Pig在給定的PRF條件下，皆會隨著壓力上升而增加，且於高壓條件(p = 3、5 atm)，當PRF ≥ 20 kHz時，Pig皆為100%，這是因為MIEL值會隨壓力升高而降低，故同樣Etot在高壓時，較易引燃。此外，CSSD與NRPD兩個

不同引燃系統之引燃延遲時間τRmin皆隨著壓力的升高而減少。其中τRmin定義為在火核發展過程中，從引燃至最小火焰半徑(Rmin)所需的時間。最後，我們測量了層流燃燒速度(SL)，其值隨著壓力增加而降低，且SL ~ p-0.35，SL與引燃系統和PRF無關。本研究對未來使用NRPD於高壓環境之引燃，如汽車引擎和燃氣輪機應有所助益。