條件機率的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

AI 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器

為了解決條件機率的問題，作者ThereseDonovan,RuthMickey 這樣論述：

　　貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。   　　正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏

統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。   　　對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。   本書特色   　　○由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。 　　○貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。 　　○本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性

與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。 　　○額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。

條件機率進入發燒排行的影片

排球選手表現型態及潛在改變分析

為了解決條件機率的問題，作者雷博盛 這樣論述：

　目的:2019-2020年企業排球聯賽男、女隊員為對象，以舉球員與主攻手在排球技術表現上，將個人在各方面的能力表現同時多方考量。方法:利用個人本位的分析方法-潛在類別分析將選手根據不同的表現型態，分成異質的次群體，再針對這些次群體成員的表現型態進行潛在改變分析。結果：一、舉球員與主攻手群體在技術表現上確實有差異性。二、舉球員在群體改變模式上游兩類轉變成三類，主攻手由三類轉變成兩類。其中舉球員在發球能力表現上持續性較差，而主攻手在接發球、發球與防守能力表現上較難維持好的技術表現。結論：針對不同群體在技術表現上對於不成熟的技術可以對症下藥，藉以提升自身的運動表現，使自己在排壇能力於不敗之地。

基礎統計學(四版)

為了解決條件機率的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：

　　本書內容有三大單元, 共計十六章 　　(1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 　　(2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 　　(3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章   　　本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 　　習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 　　輸入書號1H28，即可找到下載處。

桃園地區細懸浮微粒與臭氧之來源分析

為了解決條件機率的問題，作者宋昱廷 這樣論述：

本研究使用主成分分析(Principal components analysis, PCA)以及條件機率函數(Conditional probability function, CPF)分析2019年及2020年桃園各測站之逐時監測資料之PM2.5以及臭氧之污染來源，另藉由距離權重反比法(Inverse Distance Weight, IDW)模擬出桃園之PM2.5空間分布。研究結果顯示，桃園地區之2019年以及2020年一般測站之PM2.5年平均值分別為15.52 ± 1.03 µg/m3與13.78 ± 0.44 µg/m3。雖2020年桃園PM2.5年平均符合我國空氣品質標準，但仍高

於WHO的建議值(10 g/m3)。各測站之各季節PM2.5濃度分布均以夏季濃度最低，秋、冬季則為最高值。計算2019年及2020年桃園之PM2.5暴露濃度(16.20與14.06 g/m3)，結果顯示桃園地區人口多集中分佈於PM2.5高濃度之地區。在各測站PM2.5之PCA受體模式均解析出4個種成分因子，分別為工廠等石化燃料燃燒、道路交通排放、臭氧之光化學反應以及大氣長途傳輸影響。此外，利用PCA分析臭氧與氣象條件及前驅物之關係。結果說明，各測站之臭氧濃度大多受到氣象條件(氣溫、相對濕度、風速以及UVB)、臭氧前驅物(NO、NO2以及NMHC)影響。在此研究分析結果可發現SO2對臭氧生成

反應的影響。而相關性分析結果說明，臭氧濃度與溫度以及UVB之相關性呈正相關，而與相對溼度、臭氧前驅物(NO、NO2以及NMHC)以及SO2呈現負相關。說明較高的相對濕度與SO2濃度之大氣環境，通常較不利於臭氧之生成。在桃園地區各測站之CPF統計分析結果顯示，PM2.5及O3濃度高於閾值的方向較高機率來自於各測站鄰近的工業區、高速公路及市區等固定或移動性污染源。