לעיתים , אנו נדרשים לחשב הסתברות של מאורע כלשהו כאשר יש ברשותנו אינפורמציה אודות מאורע אחר . נשאלת השאלה כיצד אינפורמציה זו משפיעה על הסתברותו של המאורע אותו אנו נדרשים לחשב . הסתברות מותנית ( Conditional Probability ) הינה ההסתברות להתרחשות מאורע אחד כאשר ידוע שמאורע אחר התרחש / לא התרחש . נסמן P A B () -ב את ההסתברות שמאורע A יתרחש בהינתן שהמאורע B כבר קרה . באופן דומה נסמן P B A () -ב את ההסתברות שמאורע B יתרחש בהינתן שהמאורע A כבר קרה . דוגמא : מטילים שתי קוביות הוגנות . נגדיר שני מאורעות על מרחב המדגם : - A סכום התוצאות שהתקבלו בשתי הקוביות הינו 10 לפחות . - B בקוביה הראשונה התקבל המספר . 6 . › = 36 , › = {( 1 , 1 , )( 1 , 2 ) ,..., ( 6 , 6 )} . A = 6 , A = {( 4 , 6 ) , ( 6 , 4 ) , ( 5 , 5 ) , ( 5 , 6 , )( 6 , 5 , )( 6 , 6 )} . B = 6 , B = {( 6 , 1 ) , ( 6 , 2 ) , ( 6 , 3 , )( 6 , 4 , )( 6 , 5 , )( 6 , 6 )} ) המספר השמאלי מייצג את תוצאת הקוביה הראשונה והמספר הימני את תוצאת הקוביה השניה . ( נניח ונתון שמאורע B התרחש ואנו נדרשים לחשב את ההסתברות של מאורע . A בעקבות תוספת האינפורמציה...
To the book