今天，是概率论主题写作第10天。
从早晨，一直拖到了晚上，
但是不能拖到明天。
所以，现在开始，
无论写得什么样子，
先写，
再说。
今天主题，
条件概率。
如果一个随机事件的概率，
因为某个条件的发生而改变，
那么在这个条件发生的情况下，
随机事件发生的概率就是条件概率。
很多条件概率是很隐蔽的，
现实中所有的概率本质上，
都是条件概率，
条件与发生相伴。
但，
条件概率量化了条件对随机事件的影响，
但它只表示统计意义上的相关性，
并不代表因果关系。
另外，
根据新信息，
不断调整对一个随机事件发生概率的判断，
这就是贝叶斯推理。
贝叶斯推理拓宽了概率这个概念的边界，
在贝叶斯推理中，
概率是对信心的度量，
是我们对某个结果相信程度的定量化表达。
贝叶斯推理有两大优势：
第一，起点不重要，迭代很重要；
第二，信息越充分，结果越可靠。
最后，
补充上一篇关于假设检验的，
一个重要却遗漏的前提，
如果一个随机事件明明不是正态分布，
却偏要用假设检验，
一定会出错。
2020.08.06
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本文标题：【原创】概率论10
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