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贝叶斯公式（Bayes’ Theorem）是概率论中的一条重要定理，用于计算条件概率。它描述了在已知某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。贝叶斯公式如下所示：
$$P(A|B)=\frac{P(B|A)\cdot P(A)}{P(B)}$$
其中：

• $P(A|B)$：表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率，即A的后验概率。
• $P(B|A)$：表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率，即B的条件概率。
• $P(A)$和$P(B)$：分别表示事件A和事件B的先验概率。
  全概率公式（Law of Total Probability）用于计算一个事件的概率，通过将该事件分解成多个互斥事件的并集，并利用这些互斥事件的概率求和来计算目标事件的概率。全概率公式如下所示：
  $$P(B)=\sum _{i}P(B|A_i)\cdot P(A_i)$$
  其中：
• $A_i$是样本空间的一个划分，表示一系列互斥事件。
• $P(B|A_i)$是在给定事件$A_i$下事件B的条件概率。
• $P(A_i)$是事件$A_i$的概率。
  主要用法区别：
• 贝叶斯公式主要用于计算已知某一事件发生的条件下另一事件发生的概率，常用于推断问题，如医学诊断、垃圾邮件过滤等。
• 全概率公式主要用于计算目标事件的概率，通过将目标事件分解成多个互斥事件的并集，并利用这些事件的概率求和来计算目标事件的概率。
  具体例子：

1. 贝叶斯公式示例：
   • 问题：假设有一种罕见的疾病，已知该疾病发生率为0.1%。医生发现一名患者呈阳性反应，测试的准确率为99%。求该患者确实患有该疾病的概率。
   • 解答：设事件$A$表示患者确实患有疾病，事件$B$表示测试呈阳性。已知$P(A)=0.001$，$P(B|A)=0.99$，需要求$P(A|B)$。
     根据贝叶斯公式：
     $$P(A|B)=\frac{P(B|A)\cdot P(A)}{P(B)}=\frac{0.99\cdot 0.001}{P(B)}$$
     根据全概率公式：
     $$P(B)=P(B|A)\cdot P(A)+P(B|\neg A)\cdot P(\neg A)=0.99\cdot 0.001+P(B|\neg A)\cdot (1-0.001)$$
     其中，$P(B|\neg A)$表示患者没有疾病但测试呈阳性的概率，通常称为误报率，这里假设为0.01。
     $$P(B)=0.99\cdot 0.001+0.01\cdot (1-0.001)$$
     最终求得$P(A|B)$。
2. 全概率公式示例：
   • 问题：假设有两个工厂生产某种产品，工厂A的产品有20%的缺陷率，工厂B的产品有10%的缺陷率。已知购买该产品的人中，80%来自工厂A，20%来自工厂B。求购买的产品中有缺陷的概率。
   • 解答：设事件$D$表示产品有缺陷，事件$F_A$表示产品来自工厂A，事件$F_B$表示产品来自工厂B。需要求$P(D)$。
     根据全概率公式：
     $$P(D)=P(D|F_A)\cdot P(F_A)+P(D|F_B)\cdot P(F_B)$$
     $$P(D)=0.2\cdot 0.8+0.1\cdot 0.2$$
     最终求得购买的产品中有缺陷的概率。