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的概率被称为“条件概率”
。
把“不是6”
这一事件记为F，则：
F＝{1，2，3，4，5}
此时，在获得“发生了事件F”
这条信息的情况下，事件E的概率记为：
P（E|F）
记号p（|）的含义是：间隔符号的右侧表示获得的信息。
在计算数值的时候，比较自然的想法是使用面积图表，如图表15-1所示。
图表15-1条件概率的思维方式
如图表15-1所示，没有获得任何信息的时候，由于事件E占了整体的一半面积，因而它的概率p（E）为12。
但当获得了事件F即“不是6”
这一信息之后，事件F就开始变得引人注目。
因此，有两个问题需要进行变更。
第1个变更：由于事件F变为了一个整体，所以应该把事件F的概率设定为1。
换言之，把F的面积视为1。
第2个变更：由于事件F的发生，可能性受到了限制，因而需要在考虑事件E与事件F的共同部分的基础上，来推算概率问题。
换言之，需要关注的事件为E和F的重叠部分＝{2，4}。
根据上述两个变更，需要计算的概率p（E|F），即：获得“发生事件F”
这一信息之后，E的条件概率，也就是：把F看做一个整体来考虑时，“E和F的重叠部分”
占F的比例。
因此，可以用除法计算求出，表示为：
（E和F重叠部分的面积）÷（F的面积）
因此，可进行如下定义：
p（E|F）＝p（E和F的重叠部分）÷p（F）
进行实际计算，可得出：
总而言之，条件概率是指：把得到的消息再次设定为整体，并排除掉没有可能性的各个事件之后，重新计算出的比率。
以上说明可以写成通用的公式，如下所示：
条件概率的公式
当获得事件B这一信息之后，事件A的条件概率p（A|B），可定义为：
p（A|B）＝p（A和B的重叠部分）÷p（B）
15-3各个类别被赋予的概率＝条件概率
若要在贝叶斯推理中使用条件概率，使用方法分为两个阶段。
第一阶段：按照各自的类别设定数据概率的方法；第二阶段：计算后验概率时的方法。
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